| *商品について |
|
表紙はついていません（本文のみ中綴じ製本です）。
号単位でも購入できます。
すべてモノクロ印刷です。
Extended Summaryはついていません。
|
 |
| ・会員価格 ¥550 |
| ・一般価格 ¥770 |
|
|
| こちらはBookPark「電気学会 電子図書館（IEEJ Electronic Library）」による文献紹介ページです。 |
|
 |
 |
電気学会会員の方はこちらから一旦ログインのうえ、マイページからお入りください。
会員価格で購入することができます。
|
|
| 非会員の方はログインの必要はありません。このまま お進みください。 |
|
|
| ■論文No. |
|
| ■ページ数 |
8ページ |
■発行日
|
2023/09/01 |
| ■タイトル |
人工ニューラルネットワークを用いた平板層状媒質の比誘電率分布推定に関する基礎研究 |
| ■タイトル(英語) |
Estimating Permittivity Distribution of Flat-layered Media with Non-uniform Thickness by using Artificial Neural Network |
| ■著者名 |
孫 啓瑾（福岡大学），圓谷 友紀（福岡大学），孟 志奇（福岡大学） |
| ■著者名(英語) |
Qijin Sun (Fukuoka University), Tomonori Tsuburaya (Fukuoka University), Zhiqi Meng (Fukuoka University) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【A】基礎・材料・共通部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌A（基礎・材料・共通部門誌） Vol.143 No.9 （2023）
|
| ■本誌掲載ページ |
284-291ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejfms/143/9/143_284/_article/-char/ja/
|
| ■キーワード |
層状媒質，電波散乱，誘電率分布の推定，人工ニューラルネットワーク layered medium，electromagnetic wave scattering，permittivity distribution estimation，artificial neural network |
| ■要約(日本語) |
|
| ■要約(英語) |
Artificial Neural Network (ANN) has achieved great success in many fields, such as image and voice recognition. Recently, ANN is also applied to solve inverse scattering problems, because of the advantages that it is able to produce estimation results in real time and without local minimum problems, compared to optimization techniques. However, in the problem of estimating the permittivity distribution of a layered medium from the information of incident and scattered waves, as the number of layers increases, the possible combinations of permittivity become enormous, making it difficult to train an ANN. On the other hand, the performance is not good enough when using ANN to recognize both the permittivity and thickness of each layer from the scattered wave information, because the scattered wave is affected by both of them. In this paper, we propose new data-preprocessing techniques to address these issues, and the ANN-based estimation obtained good accuracy even when the observed data include some noise. |
| ■版 型 |
A4 |
|
|
|
