電波逆散乱問題の解法として人工ニューラルネットワークを利用する試み

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: EMT23115

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 電磁界理論研究会

発行日: 2023/11/06

タイトル(英語): An Attempt to Utilize Artificial Neural Networks as a Solution for the Inverse Scattering Problem

著者名: 孟 志奇(福岡大学),圓谷 友紀(福岡大学),孫 啓瑾(福岡大学),鈴木 健文(東京エレクトロ),上水流 直紀(福岡大学),山崎 優輝(福岡大学)

著者名(英語): Zhiqi Meng(Fukuoka University),Tomonori Tsuburaya(Fukuoka University),Qijin Sun(Fukuoka University),Takefumi Suzuki(TOKYO ELECTRON UNITED),Naoki Kamizuru(Fukuoka University),Youki Yamasaki(Fukuoka University)

要約(日本語): 電波逆散乱問題は最適化法を用いて解くのが多いが、アルゴリズムが局所解に陥る可能性があり、目標関数の定義や最適化法の選択など、悩ましい問題も多い。更に、変数が多い場合やアルゴリズムの収束が遅い場合では長い求解時間を要し、リアルタイムに解を必要とするときは難しい。本研究では、人工ニューラルネットワークを用いて散乱波形を識別することにより逆散乱問題を解くという方法を試みる。

要約(英語): The inverse scattering problem is often tackled using optimization methods. However, in such cases, there is a risk of falling into local optima, and the algorithm may necessitate a long solution time._x000D_ In this study, we address this issue by leveraging artificial neural networks to identify scattered waveforms and solve the inverse scattering problem.

本誌: 2023年11月9日-2023年11月11日電磁界理論研究会-3

本誌掲載ページ: 49-55 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,385 Kバイト