【摘 要】
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针对无相位信息反演障碍物位置及形状的问题,提出一种两层门控循环单元(GRU)神经网络对门控循环单元神经网络的方法(MGNN),并给出该方法的收敛性分析.首先,以无相位远场数据
【机 构】
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长春理工大学理学院,长春理工大学计算机科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:11671107)
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针对无相位信息反演障碍物位置及形状的问题,提出一种两层门控循环单元(GRU)神经网络对门控循环单元神经网络的方法(MGNN),并给出该方法的收敛性分析.首先,以无相位远场数据与障碍物边界曲线方程参数作为输入和输出,通过GRU神经网络控制门思想与长期记忆功能,有选择性地更新网络状态,保存数据特征;其次,应用梯度下降算法更新模型权重和偏置,解决了无相位信息的远场数据反演障碍物位置及形状的难题;最后,利用数值实验说明该方法的有效性.
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