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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
申请日：2024-04-17
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118095101A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06N20/00;G06F111/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明公开一种基于机器学习的太赫兹超表面散射参数快速正演方法，属于电磁器件智能设计算法领域，其步骤为：用二进制对太赫兹超表面结构进行表示；采用数值仿真软件和电磁仿真软件生成数据集；对生成的数据集采用引入噪声和中值滤波的方式进行处理；基于机器学习模型构建散射参数正演模型，训练散射参数正演模型，得到训练好的散射参数正演模型；对训练好的散射参数正演模型进行正演测试。本发明只需向经过训练的机器学习模型输入太赫兹超表面所对应的结构参数，就可迅速预测出太赫兹超表面对应的散射特性曲线。
主权项：1.一种基于机器学习的太赫兹超表面散射参数快速正演方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、用二进制对太赫兹超表面结构进行表示；S2、采用数值仿真软件和电磁仿真软件生成数据集；S3、对生成的数据集采用引入噪声和中值滤波的方式进行处理；S4、基于机器学习模型构建散射参数正演模型，训练散射参数正演模型，得到训练好的散射参数正演模型；S5、对训练好的散射参数正演模型进行正演测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于机器学习的太赫兹超表面散射参数快速正演方法
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