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一种利用远场数据恢复Dirichlet特征值的神经网络方案
1
作者
徐照斌
孟品超
《长春理工大学学报（自然科学版）》
2024年第2期128-133,共6页
探讨了声场中利用远场数据重构具有Dirichlet边界条件的障碍物的特征值反问题,提出了一种基于数据驱动的神经网络方案。首先针对具有Dirichlet边界条件的障碍物建立内特征值问题和外散射问题的数学模型,然后构建一个具有序列对序列结构...
探讨了声场中利用远场数据重构具有Dirichlet边界条件的障碍物的特征值反问题,提出了一种基于数据驱动的神经网络方案。首先针对具有Dirichlet边界条件的障碍物建立内特征值问题和外散射问题的数学模型,然后构建一个具有序列对序列结构的多层前馈神经网络,该网络采用反向传播误差和自学习的方式更新网络中的超参数,最后在散射体信息未知的前提下,利用远场数据重构障碍物的Dirichlet特征值。数值实验表明该方法可以有效地重构障碍物的Dirichlet特征值。
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关键词
特征值反问题
Dirichlet特征值
远场
数据
数据驱动的神经网络
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题名
一种利用远场数据恢复Dirichlet特征值的神经网络方案
1
作者
徐照斌
孟品超
机构
长春理工大学数学与统计学院
出处
《长春理工大学学报（自然科学版）》
2024年第2期128-133,共6页
基金
国家自然科学基金项目(12271207)
吉林省自然科学基金项目(20220101040JC)。
文摘
探讨了声场中利用远场数据重构具有Dirichlet边界条件的障碍物的特征值反问题,提出了一种基于数据驱动的神经网络方案。首先针对具有Dirichlet边界条件的障碍物建立内特征值问题和外散射问题的数学模型,然后构建一个具有序列对序列结构的多层前馈神经网络,该网络采用反向传播误差和自学习的方式更新网络中的超参数,最后在散射体信息未知的前提下,利用远场数据重构障碍物的Dirichlet特征值。数值实验表明该方法可以有效地重构障碍物的Dirichlet特征值。
关键词
特征值反问题
Dirichlet特征值
远场
数据
数据驱动的神经网络
Keywords
inverse eigenvalue problem
Dirichlet eigenvalue
far-field data
data-driven neural network
分类号
O242.1 [理学—计算数学]
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作者
出处
发文年
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1
一种利用远场数据恢复Dirichlet特征值的神经网络方案
徐照斌
孟品超
《长春理工大学学报（自然科学版）》
2024
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