[发明专利]基于深度学习算法的多频带声拓扑绝缘体及其逆向设计方法在审
| 申请号： | 202310309858.5 | 申请日： | 2023-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN116386779A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 蔡成欣;李欣欣;贺广臣;秦瑶;廉飞宇;肖乐;张冰;李银飞 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G16C60/00 | 分类号： | G16C60/00;G16C20/70;G06N3/0442;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 郑州豫乾知识产权代理事务所(普通合伙) 41161 | 代理人： | 任伟柯 |
| 地址： | 450000 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开基于深度学习算法的多频带声拓扑绝缘体逆向设计方法，包括以下步骤：1）获取绝缘体的原始结构信息数据；2）将步骤1）绝缘体在仿真环境中运行、更新结构信息数据，计算出能带频率值；3）将绝缘体的原始结构信息数据、更新后的结构信息数据以及能带频率值组合成实验数据，采取深度学习算法对实验数据进行训练及预测绝缘体结构参数；4）将获得的最优结构参数组合进行重新建模，获得最优的绝缘体结构。同时提供多频带声拓扑绝缘体。本发明运用深度学习算法，利用训练好的神经网络对任何期望频率下，绝缘体结构模型所对应的结构参数进行反向预测，可以更快地实现期望频率下声拓扑绝缘体的最优化结构设计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 算法 频带 拓扑 绝缘体 及其 逆向 设计 方法 | ||
【主权项】：
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