基于深度学习的太赫兹超导动态电感探测器阵列设计方法、介质和设备

本发明提出了一种基于深度学习的太赫兹超导动态电感探测器阵列设计方法、介质和设备，属于太赫兹超导动态电感探测器设计领域。本发明以太赫兹超导KID阵列的频率响应参数为深度神经网络的输入变量，以太赫兹超导KID阵列的设计结构参数为深度神经网络的输出变量，建立频率响应参数与设计结构参数的映射数据集，利用映射数据集训练深度神经网络；利用训练完成的深度神经网络，输入目标太赫兹超导KID阵列的频率响应参数，得到对应的最优设计结构参数。本发明通过结合深度学习算法，优化了太赫兹超导KID阵列的设计过程，提高探测器的性能和设计效率，克服了传统设计方法的复杂性和耗时性问题。