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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的复振幅型超表面设计方法及系统和器件，首先确定超单元的结构以及调控结构自由度；采集不同结构参数的超单元的复振幅响应数据集；并收集随机生成的目标复振幅响应数据集，将两个数据集分别划分为训练集、验证集和测试集；构建深度学习模型；利用正向预测模型根据结构参数预测超单元的复振幅响应，以及利用逆向设计模型根据目标响应预测结构参数；然后利用训练集与验证集进行训练得到逆向设计模型；使用训练好的逆向设计模型进行复振幅型超表面器件的设计，根据目标器件生成目标振幅和相位，在逆向设计模型中生成器件的全模结构。本发明提供的设计方法降低了设计复振幅型超表面的难度，同时保证超表面的加工可行度。
主权项：1.基于深度学习的复振幅型超表面设计方法，其特征在于：包括以下步骤：确定超单元的结构以及调控结构自由度；采集不同结构参数的超单元的复振幅响应数据集；并收集随机生成的目标复振幅响应数据集，将两个数据集分别划分为训练集、验证集和测试集；构建深度学习模型；所述深度学习模型包括正向预测模型和逆向设计模型，所述正向预测模型用于根据结构参数预测超单元的复振幅响应，所述逆向设计模型用于根据目标响应预测结构参数；根据收集来的训练集与验证集进行训练，训练分两步进行，利用复振幅响应数据集先训练正向预测模型，训练完成之后加载到整个模型中，并冻结正向模型的训练，此时利用目标复振幅数据集训练整个网络，过程中只有逆向设计模型被训练，训练结束之后，从保存的整个模型中导出逆向设计模型；使用训练好的逆向设计模型进行复振幅型超表面器件的设计，根据目标器件生成目标振幅和相位，在逆向设计模型中生成器件的全模结构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于深度学习的复振幅型超表面设计方法及系统和器件
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