[發(fā)明專利]一種超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010746805.6
• 申請(qǐng)日: 2020-07-29
• 公開（公告）號(hào): CN111898316A
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張敏明;王凱元;劉德明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華中科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06N3/04
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專利中心 42201
• 代理人: 尹麗媛;李智

本發(fā)明屬于超表面設(shè)計(jì)領(lǐng)域，具體涉及一種超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型的構(gòu)建方法，包括：獲取訓(xùn)練樣本集，并采用訓(xùn)練樣本集，訓(xùn)練級(jí)聯(lián)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；每個(gè)訓(xùn)練樣本包括超表面結(jié)構(gòu)參數(shù)及其對(duì)應(yīng)的透射譜表征信息；級(jí)聯(lián)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括依次級(jí)聯(lián)的超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)和透射特性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)；在訓(xùn)練過程中，先訓(xùn)練透射特性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，后基于訓(xùn)練后的透射特性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練后的超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)作為超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型。本發(fā)明提出構(gòu)建一種超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型，實(shí)現(xiàn)超表面透射譜的快速高精度預(yù)測(cè)，從而降低了超表面設(shè)計(jì)門檻和設(shè)計(jì)成本，在保證性能和優(yōu)化穩(wěn)定性的前提下，大大提升優(yōu)化效率、降低計(jì)算功耗。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于超表面設(shè)計(jì)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用。

背景技術(shù)

超表面可以看作是由亞波長單元組成的二維層狀材料，其厚度要比工作的波長小得多。通過對(duì)超表面結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)，它能夠?qū)Τ錾洳ㄇ啊⒐馍⑻匦浴⑵裆踔令l率的完美操控，工程師主要通過尋找超表面結(jié)構(gòu)與透射譜之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系來按需求設(shè)計(jì)超表面。

然而超表面設(shè)計(jì)需要大量的專業(yè)背景知識(shí)、耗時(shí)且復(fù)雜的物理數(shù)學(xué)計(jì)算與相當(dāng)?shù)脑O(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。如果采用正向設(shè)計(jì)超表面，需要對(duì)超表面結(jié)構(gòu)與其傳輸特征進(jìn)行直接檢索，因?yàn)閰?shù)空間的龐大，正向設(shè)計(jì)是極度費(fèi)時(shí)的。相較于此，基于優(yōu)化算法的反向設(shè)計(jì)更善于這種設(shè)計(jì)和優(yōu)化問題。其思想主要是：指定目標(biāo)結(jié)果和需要的特性，使用優(yōu)化算法，獲得超表面結(jié)構(gòu)。然而，超表面結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化需要仿真軟件進(jìn)行復(fù)雜且耗時(shí)的數(shù)值模擬計(jì)算也要消耗很長時(shí)間，而且優(yōu)化算法的編寫也是非常困難的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用，用以解決現(xiàn)有超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)成本高的技術(shù)問題。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：一種超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型的構(gòu)建方法，包括：

獲取訓(xùn)練樣本集，并采用所述訓(xùn)練樣本集，訓(xùn)練級(jí)聯(lián)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

其中，每個(gè)訓(xùn)練樣本包括超表面結(jié)構(gòu)參數(shù)及其對(duì)應(yīng)的透射譜表征信息；所述級(jí)聯(lián)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括依次級(jí)聯(lián)的超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)和透射特性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)；在所述訓(xùn)練過程中，先訓(xùn)練所述透射特性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，后基于訓(xùn)練后的所述透射特性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練所述超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練后的所述超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)作為超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提出構(gòu)建一種基于級(jí)聯(lián)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型，級(jí)聯(lián)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以唯一確定超表面結(jié)構(gòu)參數(shù)與透射譜的非線性關(guān)系，保證了設(shè)計(jì)可靠性，其次由于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能不會(huì)因網(wǎng)絡(luò)深度增加而退化，保證了在超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方面的廣泛應(yīng)用，另外，先訓(xùn)練透射特性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，后基于訓(xùn)練后的透射特性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)，保證訓(xùn)練精度，同時(shí)使得輸入超表面結(jié)構(gòu)參數(shù)輸出超表面透射譜以及輸入需求的超表面透射譜輸出超表面結(jié)構(gòu)參數(shù)，方便按需設(shè)計(jì)。本發(fā)明構(gòu)建的超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)由智能化技術(shù)來進(jìn)行超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，從而有望降低超表面設(shè)計(jì)門檻和設(shè)計(jì)成本。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可以做如下改進(jìn)。

進(jìn)一步，所述訓(xùn)練所述透射特性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，具體為：

采用所述訓(xùn)練樣本集，以所述超表面結(jié)構(gòu)參數(shù)為輸入，以所述透射譜表征信息為輸出，訓(xùn)練所述透射特性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，得到透射特性預(yù)測(cè)模型。

進(jìn)一步，所述訓(xùn)練所述超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)，具體為：

采用所述訓(xùn)練樣本集，以所述透射譜表征信息為輸入，訓(xùn)練超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)；

其中，在每次迭代訓(xùn)練時(shí)，所述超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)其輸入信息預(yù)測(cè)出對(duì)應(yīng)的超表面結(jié)構(gòu)參數(shù)并將其輸入至所述透射特性預(yù)測(cè)模型；對(duì)比該透射特性預(yù)測(cè)模型所對(duì)應(yīng)預(yù)測(cè)并輸出的透射譜表征信息與該次迭代向所述超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)所輸入的透射譜表征信息，以優(yōu)化所述超表面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。