一种基于人工智能的超材料不确定量化方法

本发明公开了一种基于人工智能的超材料不确定量化方法，用于高自由度自由形式超材料电磁响应的正向预测和不确定性量化。随着天线系统的功能日益复杂，电磁超材料的设计需求呈现多功能的趋势，设计自由度也不断增加，超材料的高效设计与应用落地成为难点。本发明通过引入贝叶斯深度学习方法，更为准确地预测了高自由度自由形式超材料的电磁响应，有效降低了正向数值仿真所需的时间成本，并额外提供不确定性量化结果，用于评估预测结果的可靠性。本发明通过高自由度超材料的建模表征和贝叶斯神经网络框架，成功构建了从电磁超材料拓扑到响应曲线的预测及其不确定性量化模型，能够在多种潜在超材料设计中快速筛选高可靠性的设计结果。