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inverse scattering problems
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VBIM-Net：反散射问题的变分 Born 迭代网络
提出了一种新颖的变分 Born 迭代网络（VBIM-Net）来解决全波散射问题，具有显著改进的灵活性和反演质量，通过多层子网络来模拟总电场和对比度在变分 Born 迭代方法（VBIM）中的交替更新，并将对比度变化的计算嵌入到每个子网络中，通
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a month ago
基于 GAN 的二维介质散射体电磁成像
基于深度学习和生成对抗网络的逆散射问题研究，通过对多频散射电场幅度的准确和高效重构，提出了一个强大的方法，其中采用了对抗自编码器和密集层构成的逆神经网络框架，通过与正向神经网络的比较验证了结果的可靠性和提高了建模效率。
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5 months ago
物理启发的神经网络用于纳米光学和超材料反问题
本文介绍如何应用物理信息神经网络（PINNs）求解光子超材料和纳米光学技术中的逆散射问题，并成功应用于多组分纳米粒子等多种散射系统的介电常数参数反演，从而拓展超材料的设计空间和功能。
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5 years ago
SwitchNet: 一种前向和反漫射问题的神经网络模型
本文提出了一种新的神经网络架构 SwitchNet，通过提供散射体和散射场之间的映射 (反之亦然)，来解决基于波动方程的逆散射问题。通过利用散射问题的固有低秩结构并引入稀疏连接的新型切换层，SwitchNet 架构使用更少的参数并促进了训练
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6 years ago
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