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申请/专利权人：西北大学
申请日：2024-02-23
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246314A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/092;G06N20/20;G06F18/27
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本申请涉及一种超表面正向与逆向设计方法，其中，超表面正向设计方法，通过线性组合训练好的深度卷积神经网络和集成学习模型，可以瞬时实现对吸收谱的预测，这种替代方式可以大大减少计算时间，并在设计过程中提供更快速的反馈；本申请的超表面逆向设计方法，通过强化学习中的智能体与深度卷积神经网络的交互，系统能够通过强化学习来调整结构参数，与其他方法相比，在相同的迭代次数下可以获得更好的效果，实现了对特定波长的等离子体共振效应快速高效的设计。
主权项：1.一种超表面正向设计方法，其特征在于，包括：构建吸收谱预测模型；所述吸收谱预测模型包括深度卷积神经网络、集成学习模型和线性回归模型；对所述吸收谱预测模型进行训练，得到训练后的吸收谱预测模型；将超表面结构参数输入到所述训练后的吸收谱预测模型，预测得到吸收谱；所述深度卷积神经网络用于基于所述超表面结构参数进行特征特征和回归预测，得到第一预测结果；所述集成学习模型用于基于所述超表面结构参数，得到第二预测结果；所述线性回归模型用于融合所述第一预测结果和所述第二预测结果，得到所述吸收谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种超表面正向与逆向设计方法
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