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申请/专利权人：苏州山河光电科技有限公司
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194040A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种远场预测模型的训练方法、远场预测方法及装置，所述训练方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多个近场特性数据和与所述近场特性数据一一对应的第一远场特性数据，其中，所述第一远场特性数据基于并矢格林函数对所述目标光学元件远场传播的矢量波动方程求解得到；利用所述远场预测模型，基于所述近场特性数据预测得到第二远场特性数据；基于所述第一远场特性数据和所述第二远场特性数据，确定损失值；基于所述损失值，更新所述远场预测模型的模型参数，直至所述远场预测模型收敛，得到训练好的远场预测模型。该方法得到训练好的远场预测模型，为后续预测远场特性数据提供准确支持，降低计算成本，提高计算效率。
主权项：1.一种远场预测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多个近场特性数据和与所述近场特性数据一一对应的第一远场特性数据，其中，所述近场特性数据为目标光学元件的近场电场或近场磁场，所述第一远场特性数据基于并矢格林函数对所述目标光学元件远场传播的矢量波动方程求解得到；利用所述远场预测模型，基于所述近场特性数据预测得到第二远场特性数据；基于所述第一远场特性数据和所述第二远场特性数据，确定损失值；基于所述损失值，更新所述远场预测模型的模型参数，直至所述远场预测模型收敛，得到训练好的远场预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州山河光电科技有限公司 远场预测模型的训练方法、远场预测方法及装置
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