基于改进随机森林算法与多尺度卷积神经网络的频率选择表面敏捷设计

摘要： 针对传统频率选择表面（FSS）结合神经网络的设计存在预测偏差大、数据集成本高的问题，提出基于改进随机森林（RF）与多尺度卷积神经网络（MS-CNN）的FSS敏捷设计框架。改进RF通过电磁特性分裂准则与多特征交互评估，优化采样策略，构建高质量数据集，达到均方误差（MSE）<2.0的预测精度仅需1 157组样本，较传统采样减少61%;MS-CNN采用3×1、5×1、7×1多尺度卷积... （共12页）