基于卷积神经网络的强圆二色性可调超表面逆向设计方法

本发明提供了一种基于卷积神经网络的强圆二色性可调超表面逆向设计方法，包括：S1、确定超表面结构的基本结构单元，并且将图案刻蚀区域参数化表示为二进制矩阵；S2、随机生成若干个刻蚀图案矩阵；S3、在CST软件中对超表面结构进行仿真计算，得到透射谱线；S4、将S2中随机生成的刻蚀图案矩阵与S3中仿真计算得到的透射谱线一一对应，筛选后整理成样本集；S5、构建神经网络模型，采用样本集对神经网络模型进行训练；S6、重新随机生成若干个新的刻蚀图案矩阵，将其输入至训练好的神经网络模型中，得到输出的预测透射谱线；S7、筛选出圆二色性高于第一阈值的刻蚀图案矩阵。本发明将深度学习技术运用于超表面设计领域，大大提高了超表面结构的设计效率。