摘要
为了解决现有技术中存在的设计耗时长、效率低、计算成本高、以及信息丢失导致预测精度不够的问题,本发明提供一种基于光谱感知改进的共振超表面设计方法和装置。所述方法包括:设计一个基于光谱感知改进的GLSAT前向预测网络;对GLSAT前向预测网络进行训练与优化;设计一个DNN逆向设计网络;将所述DNN逆向设计网络与训练好的GLSAT前向预测网络进行级联,得到级联逆向设计网络;利用GSSG对理想光谱进行预处理后,输入级联逆向设计网络,对DNN进行训练与优化;利用优化后的DNN逆向设计网络完成共振超表面的设计。本发明的所述方法在提升设计预测精度的同时,还具有耗时短、效率高、计算成本低的特点。
技术关键词
超表面结构
超表面设计方法
残差模块
多头注意力机制
深度神经网络
级联
光谱生成器
交叉注意力机制
参数
数据
碱金属激光器
Softmax函数
Sigmoid函数
训练集
引入权重因子
系统为您推荐了相关专利信息
环境监测站点
天气预报方法
城市环境监测
数学模型
传输路径
类别识别方法
调制方式识别
深度学习模型
卷积特征提取
信号
个性化疼痛管理
深度神经网络
管理方法
医学影像信息
疼痛管理系统
节点识别方法
深度强化学习
主题
深度Q网络
多头注意力机制