[发明专利]一种基于深度学习的纳米结构设计方法有效
| 申请号： | 201911036744.8 | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110826289B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 陈分雄;叶佳慧;蒋伟;熊鹏涛;韩荣;王杰 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/10;G06N3/08;G06F111/14 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 金慧君 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的纳米结构设计方法，包括：建立一个训练数据集，包含任意一种纳米结构信息；对训练数据集进行预处理，以将训练数据集中的数据进行转置和归一化；构建频谱预测网络SPN和几何形状预测网络GPN；将频谱预测网络SPN和几何形状预测网络GPN整合成一个神经网络模型，频谱预测网络SPN的输出连接几何形状预测网络GPN的输入；使用预处理后的训练数据集对整合的神经网络模型进行训练，当损失函数达到预设值时，神经网络模型训练完成；将待建立的纳米结构对应的X和Y两个极化方向的频谱和材料性质输入到训练完成的神经网络模型中，就可以得到纳米结构的8个纳米结构表征点，进而得到纳米结构的几何形状。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 纳米 结构设计 方法 | ||
【主权项】：
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