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公开(公告)号：CN114444390A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210087141.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和机器学习的真空电子器件慢波结构的设计方法，包括：构建慢波结构数据集；构建XGBoost决策树模型和深度前向反馈神经网络模型；通过使用数据集对XGBoost决策树模型进行训练，以建立从结构特征参数到频谱特性的正向映射关系，再通过使用数据集对所述深度全连接前向反馈神经网络进行训练，以建立从频谱特性到结构特征参数的逆向映射关系；构建联合模型，再将数据集输入至该联合模型中进行训练；从经过训练后的联合模型中提取深度前向反馈神经网络模型，以该网络模型作为最终的设计模型，将待目标频谱参数输入至最终的设计模型中，得到期望的结构特征参数。
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