[发明专利]一种超表面结构设计模型的构建方法及其应用在审
申请号: | 202010746805.6 | 申请日: | 2020-07-29 |
公开(公告)号: | CN111898316A | 公开(公告)日: | 2020-11-06 |
发明(设计)人: | 张敏明;王凯元;刘德明 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/04 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 尹丽媛;李智 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 表面 结构设计 模型 构建 方法 及其 应用 | ||
1.一种超表面结构设计模型的构建方法,其特征在于,包括:
获取训练样本集,并采用所述训练样本集,训练级联残差神经网络;
其中,每个训练样本包括超表面结构参数及其对应的透射谱表征信息;所述级联残差神经网络包括依次级联的超表面结构设计网络和透射特性预测网络;在所述训练过程中,先训练所述透射特性预测网络,后基于训练后的所述透射特性预测网络,训练所述超表面结构设计网络,将训练后的所述超表面结构设计网络作为超表面结构设计模型。
2.根据权利要求1所述的一种超表面结构设计模型的构建方法,其特征在于,所述训练所述透射特性预测网络,具体为:
采用所述训练样本集,以所述超表面结构参数为输入,以所述透射谱表征信息为输出,训练所述透射特性预测网络,得到透射特性预测模型。
3.根据权利要求2所述的一种超表面结构设计模型的构建方法,其特征在于,所述训练所述超表面结构设计网络,具体为:
采用所述训练样本集,以所述透射谱表征信息为输入,训练超表面结构设计网络;
其中,在每次迭代训练时,所述超表面结构设计网络根据其输入信息预测出对应的超表面结构参数并将其输入至所述透射特性预测模型;对比该透射特性预测模型所对应预测并输出的透射谱表征信息与该次迭代向所述超表面结构设计网络所输入的透射谱表征信息,以优化所述超表面结构设计网络参数。
4.根据权利要求1所述的一种超表面结构设计模型的构建方法,其特征在于,所述透射特性预测网络和所述超表面结构设计网络均包括:输入层,由三个残差模块级联构成的隐藏层,以及输出层。
5.根据权利要求4所述的一种超表面结构设计模型的构建方法,其特征在于,每个所述残差模块包括:级联的两个全连接层,以及一个残差连接,其中,该残差模块的输入经过所述残差连接恒等映射至该残差模块的输出。
6.根据权利要求1所述的一种超表面结构设计模型的构建方法,其特征在于,所述超表面结构参数为超表面结构中单个周期结构的结构参数。
7.根据权利要求6所述的一种超表面结构设计模型的构建方法,其特征在于,所述单个周期结构的结构参数包括该周期结构内各结构单元的形状、尺寸参数。
8.一种超表面结构设计方法,其特征在于,采用如权利要求1至7任一项所述的一种超表面结构设计网络模型的构建方法所构建的超表面结构设计模型,其输入为目标透射谱表征信息,输出为超表面结构参数,完成超表面结构设计。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序被处理器运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1至7任一项所述的一种超表面结构设计模型的构建方法和/或如权利要求8所述的一种超表面结构设计方法。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华中科技大学,未经华中科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010746805.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。