[发明专利]基于深度学习的电磁超表面设计方法及装置在审
| 申请号： | 202010260816.3 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN111611683A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 贾月恬;钱超;陈红胜 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 付婧 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请实施例中提供了一种基于深度学习的电磁超表面设计方法及装置，电磁超表面设计方法根据深度学习模型M1进行电磁超设计的正向预测得到电磁超表面结构/排列与对应光学响应的正向映射关系；根据深度学习模型M2进行电磁超设计的逆向预测得到电磁超表面结构/排列与对应光学响应的逆向映射关系。正向预测中，克服了传统方法依赖于数值模拟迭代解决麦克斯韦方程繁杂耗时的缺点，极大地降低了计算复杂度，缩短了计算时间。逆向设计中，利用训练所得的逆向设计的深度学习模型有效地发现和优化电磁超单元的几何参数，实时得出不同入射波信息下的电磁超表面结构/排列，实现了用户自定义的、随需应变的电磁超表面设计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 电磁 表面 设计 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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