[发明专利]一种利用级联深度神经网络的介质超表面逆向设计算法

摘要

本发明公开了一种利用级联深度神经网络的介质超表面逆向设计算法。该方法包括以下几个步骤：步骤1，选择工作波段和超表面响应单元介质材料，随机生成若干个介质超表面响应单元，用时域有限差分的方法计算每个响应单元的电磁响应，形成一一对应的数据库。步骤2，搭建级联的深度神经网络。步骤3，利用包含结构信息的图片作为输入，电磁响应为输出训练级联深度神经网络的正向网络。步骤4，训练自编码器用于包含结构信息图片的降维和特征提取。步骤5，测试级联深度神经网络的性能和泛化能力。本发明可应用于介质超表面响应单元透射谱的快速预测和针对性的逆向设计，大大节省设计的时间成本和计算力。