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有限孔径反散射问题的深度分解方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一个针对有限孔径下逆障碍散射问题的深度学习方法，通过提供与散射模型相关的物理算子给神经网络架构来实现深度学习在逆问题上无需标记数据并且具有学习意识的可能性。DDM 是一种具有解释性特性的物理意识机器学习技术，已从理论上证明其收敛性。数值实验展示了即使入射和观测孔径极其有限，DDM 仍然有效。
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关键要点
- 本文介绍了一种针对有限孔径下逆障碍散射问题的深度学习方法。
- 该方法通过提供与散射模型相关的物理算子给神经网络架构，实现了逆问题上无需标记数据的深度学习。
- 实施了基于深度学习的数据补全方案，以防止有限孔径数据导致逆问题解的失真。
- DDM 是一种具有解释性特性的物理意识机器学习技术，已从理论上证明其收敛性。
- 数值实验表明，即使入射和观测孔径极其有限，DDM 仍然有效。
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