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AI-Driven Inverse Design of Ku-Band SIW Resonant Structures Based on Iterative Residual Correction Network

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内容提要

本研究提出了一种迭代残差校正网络（IRC-Net），用于Ku波段基片集成波导组件的逆向设计。该深度学习方法显著提升了设计预测的准确性和泛化能力，实验结果表明其优于传统方法，验证了其有效性和实用性。

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标签

IRC-Net Ku波段 ai network 深度学习 逆向设计 预测准确性
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