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点源反演问题的神经网络方法研究
文献摘要：
针对通过相关的远场测量重构点源位置的声波反源问题,构建基于神经网络和门控思想的点源位置参数反演模型.首先,以单频远场数据与点源位置参数分别作为输入和输出序列,通过门控思想和长期记忆函数,有选择性地更新网络状态并保存数据特征.其次,采用自学习方法更新模型的权重和偏置,进而反演点源的位置.最后,数值实验说明该方法可有效解决点源位置反演问题.
文献关键词：
声波反源问题;单频;神经网络;门控思想
中图分类号：
作者姓名：
张平;孟品超;尹伟石
作者机构：
长春理工大学 数学与统计学院,长春 130022
文献出处：
引用格式：
[1]张平;孟品超;尹伟石-.点源反演问题的神经网络方法研究)[J].长春理工大学学报（自然科学版）,2022(05):117-122
A类：
声波反源问题,门控思想
B类：
点源,源反演,神经网络方法,远场,位置参数,参数反演,反演模型,单频,过门,长期记忆,新网,网络状态,数据特征,自学习,更新模型,偏置,数值实验
AB值：
0.315031
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