讲座主题：Machine learning for inverse scattering problems

专家姓名：张凯

工作单位：吉林大学

讲座时间：2021年11月18日 14:30-18:00

讲座地点：https://meeting.tencent.com/dm/ACinixBYR5hp 会议ID：246 795 051

主办单位：9728太阳集团数学与信息科学学院

内容摘要：

In this presentation, we consider artificial neural networks for inverse scattering problems. As a working model, we consider the inverse problem of recovering a scattering object from the (possibly) limited-aperture radar cross section (RCS) data collected corresponding to a single incident field. From a geometrical and physical point of view, the low-frequency data should be able to resolve the unique identifiability issue, but meanwhile lose the resolution. On the other hand, the machine learning can be used to break through the resolution limit. By combining the two perspectives, we develop a fully connected neural network (FCNN) for the inverse problem. Extensive numerical results show that the proposed method can produce stunning reconstructions.

主讲人介绍：

张凯，2006年获吉林大学博士学位，2008年获得香港中文大学联合培养博士学位。2008-2010年，赴密歇根州立大学开展博士后工作，现为吉林大学唐敖庆特聘教授。张凯教授先后赴伊利诺伊州立大学，奥本大学，香港浸会大学，南方科技大学等开展合作研究，研究兴趣为随机偏微分方程的数值解法。主要从事随机麦克斯韦方程和随机声波方程数值方法，期权定价和套利的数值方法研究。先后主持国家自然科学基金等项目11项，发表论文50余篇。期刊审稿人。