【摘 要】
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基于卷积神经网络(CNN)结构与时域有限差分法(FDTD)在特定条件下的等价性特点,构建了适用于电磁传播计算的FDTD-CNN模型,通过一维自由空间和一维等离子体光子晶体两个实例计算,证明了FDTD-CNN模型能够较好地模拟不同介质特征的电磁传播现象,并且可以不重新训练,平滑地应用于激励源频率变化的问题,具有较好的泛化复用性.FDTD-CNN模型为电磁计算的数值建模提供了新的思路,也为长期积累的大量电磁计算数据的分析与再利用提供了有效途径.
【机 构】
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安徽大学电子信息工程学院,安徽合肥230601;安徽大学电子信息工程学院,安徽合肥230601;计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230601
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基于卷积神经网络(CNN)结构与时域有限差分法(FDTD)在特定条件下的等价性特点,构建了适用于电磁传播计算的FDTD-CNN模型,通过一维自由空间和一维等离子体光子晶体两个实例计算,证明了FDTD-CNN模型能够较好地模拟不同介质特征的电磁传播现象,并且可以不重新训练,平滑地应用于激励源频率变化的问题,具有较好的泛化复用性.FDTD-CNN模型为电磁计算的数值建模提供了新的思路,也为长期积累的大量电磁计算数据的分析与再利用提供了有效途径.
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