电子科技大学杜昌霖获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于变分及残差学习的电磁逆散射成像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：CN119004983B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411100165.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于变分及残差学习的电磁逆散射成像方法是由杜昌霖;陈涌频;杨德强;潘锦;胡俊;刘思豪设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于变分及残差学习的电磁逆散射成像方法在说明书摘要公布了：本发明属于电磁逆散射成像领域。为了改善电磁逆散射成像的精度及效率，本发明结合变分思想及残差学习提出了一种可以求解电磁逆散射问题的物理辅助的学习方法。本发明首先采用截断奇异值分解从散射场中获取感应电流的确定部分。然后通过变分思想从散射场的变分中提取出感应电流的变分部分。其次，本发明通过残差学习构建已求解电流与模糊电流的映射关系。使得残差网络可以针对性求解模糊电流，而无需对感应电流的整体进行求解。本发明方法降低了神经网络的函数拟合压力，从而提高了网络的泛化能力。本发明可以对复杂的逆散射成像问题实现准确快速的求解。单次反演时间为0.07s，可以实现实时的反演成像需求。
本发明授权一种基于变分及残差学习的电磁逆散射成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分及残差学习的电磁逆散射成像方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：通过电磁场理论获取仿真的散射场数据； 步骤二：采用截断奇异值分解的方式根据散射场求解感应电流确定性部分； 步骤三：采用变分思想通过散射场变分求解感应电流的变分部分； 步骤四：采用残差神经网络求解感应电流的残差部分； 采用卷积神经网络构建残差模块，卷积神经网络由卷积层，批归一化层，激活函数组成，通过最大池化及上采样的方式实现输入与输出经编码及解码之后的大小不变，但是其数值发生变化，经过训练后的卷积神经网络获取第k轮的感应电流修正值 步骤五：构建损失函数对残差神经网络进行训练； 步骤六：通过感应电流的确定性部分、变分部分、残差部分获得散射体的最终电流分布，并根据电流分布获取反演图像。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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