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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于人工神经网络快速计算可变形S型腔体单站RCS的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115186593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210848644.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于人工神经网络快速计算可变形S型腔体单站RCS的方法是由陆卫兵;杨武;孙丁一;翁瑞设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工神经网络快速计算可变形S型腔体单站RCS的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工神经网络快速计算可变形S型腔体单站RCS的方法，针对传统计算方法求解变形目标时需要多次建模仿真导致效率低下的问题。该方法包括以下步骤：基于弹跳射线SBR方法生成数据集；构建人工神经网络模型；对数据集进行学习，并训练人工神经网络模型；利用训练好的人工神经网络模型对可变形S型腔体目标预测其单站RCS。本发明将已训练的人工神经网络模型应用于可变形S型腔体的单站RCS快速计算，从而避免传统SBR方法建模求解，大大缩减了计算时间，提高了可变形S型腔体的单站RCS计算效率。

本发明授权一种基于人工神经网络快速计算可变形S型腔体单站RCS的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工神经网络快速计算可变形S型腔体单站RCS的方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、基于传统SBR方法生成数据集，其包括：首先构建一系列可变形S型腔体的结构参数以及对应的电磁参数；然后再基于传统SBR方法计算得到不同S型腔体的单站RCS值；最后，以所述的结构参数以及对应的电磁参数作为数据集的输入，以可变形结构S型腔体RCS作为数据集的标签； 步骤S2、构建人工神经网络模型，其中，该人工神经网络模型包括多个依次连接的全连接层； 步骤S3、将步骤S1中的步骤S1的数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，再使用训练集对所述步骤S2中构建的人工神经网络模型训练，待损失函数同时达到设定的阈值范围，保存模型参数，得到训练后的人工神经网络模型； 步骤S4、采用步骤S3中得到的训练后的人工神经网络模型执行RCS值的预测，其包括：将待预测的S型腔体的结构参数以及对应的电磁参数输入至所述训练后的人工神经网络模型，以该网络模型的输出作为预测的RCS值； 所述步骤S1具体包括： 步骤S101、生成一系列可变形S型腔体的半径r数据，其中，该半径r数据具体数值范围为：0.11803-0.12803，步长为0.0005；生成一系列可变形S型腔体的弯曲度α，其中，该弯曲度α的具体数值范围为：1-1.7，步长为0.01；生成一系列可变形S型腔体的前后半径比ratio，其中，该前后半径比ratio的具体数值范围为：0.5-1，步长为0.01；生成一系列可变形S型腔体的电磁参数，其包括频率f，该频率f的具体数值范围为：8-12GHz，步长为0.1GHz，并且极化方向为水平极化或者垂直极化，入射角度为90度； 步骤S102、将可变形S型腔体的半径r，弯曲度α，前后半径比ratio，频率f，平面波极化p作为每个样本的输入，得到对应的网络输入数据，其包括：r,α,ratio,f,p；各单元的网络输入数据组成输入数据集； 步骤S103、针对步骤S102中构建的输入数据集的前两列角度执行行弧度化预处理，输入数据集中角度值乘以3.14180，经过弧度化预处理后，角度数据被压缩至-3.14到3.14之间； 步骤S104、利用传统SBR方法对不同结构S型腔体的RCS进行计算，并将RCS作为输入数据集的对应标签。

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