摘要
本申请涉及吸波体智能设计技术领域,尤其涉及一种多层吸波体的参数寻优方法、模型、系统及可读存储介质。采用正向预测模型预测待测多层吸波体的回波损耗,其中,所述正向预测模型包括多个基模型堆叠泛化构成的特征矩阵,以及用于对所述特征矩阵输出的特征预测结果进行二次特征学习的元模型;将所述回波损耗输入至逆向预测模型预测所述待测多层吸波体对应的结构参数;基于遗传算法对所述结构参数进行寻优,并输出寻优后的结构参数作为多层吸波体的参数寻优结果。旨在解决如何对多层吸波体的设计参数进行仿真寻优的问题。
技术关键词
参数寻优方法
空气盒子
二次特征
聚对苯二甲酸乙二醇
回波
损耗
粒子群优化算法
遗传算法
超参数
寻优系统
聚甲基丙烯酰亚胺
智能设计技术
金属背板
吸波体结构
位置更新
电阻膜
数据
系统为您推荐了相关专利信息
成像导管
传输单元
透明层
多模态成像系统
聚焦超声换能器
稀疏特征
安防雷达
数据处理方法
动态权重分配
支持向量机分类算法
无人机识别方法
随机森林模型
航迹关联
回波
无人机识别系统