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      一種基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法

      文檔序號(hào):40398477發(fā)布日期:2024-12-20 12:22閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

      技術(shù)特征:

      1.一種基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法,其特征在于,包括以下步驟:

      2.如權(quán)利要求1所述的基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法,其特征在于,步驟s1中,將金屬-絕緣體-金屬mim和混合電介質(zhì)超表面的物理參數(shù)編碼為統(tǒng)一的rgb圖像格式,并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;

      3.如權(quán)利要求1至2任一項(xiàng)所述的基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法,其特征在于,步驟s1中,所述預(yù)處理包括光譜數(shù)據(jù)離散化,將光譜數(shù)據(jù)在特定波長(zhǎng)范圍內(nèi)劃分為多個(gè)離散點(diǎn),每個(gè)離散點(diǎn)對(duì)應(yīng)于特定波長(zhǎng)下的光譜響應(yīng)強(qiáng)度,并對(duì)離散化后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將不同物理量級(jí)的參數(shù)縮放至統(tǒng)一的范圍。

      4.如權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法,其特征在于,步驟s2具體包括:

      5.如權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法,其特征在于,步驟s3中,生成器的設(shè)計(jì)具體包括:

      6.如權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法,其特征在于,步驟s3中,判別器的設(shè)計(jì)具體包括:

      7.如權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法,其特征在于,步驟s3中,錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)anchornet的設(shè)計(jì)具體包括:

      8.如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法,其特征在于,

      9.如權(quán)利要求1至8任一項(xiàng)所述的基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法,其特征在于,步驟s4中,acgan的訓(xùn)練過(guò)程包括:

      10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序由處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-9任一項(xiàng)所述的基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法。


      技術(shù)總結(jié)
      一種基于錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超表面逆向設(shè)計(jì)方法。收集超表面設(shè)計(jì)參數(shù)和光譜響應(yīng)數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理,將其編碼為深度學(xué)習(xí)模型可處理的格式。運(yùn)用K?means聚類算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,生成結(jié)構(gòu)化控制向量。構(gòu)建AcGAN框架,集成光譜相似性度量SOC至生成器和判別器的損失函數(shù)中,增強(qiáng)光譜匹配精度。通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練方法,訓(xùn)練生成器產(chǎn)生符合目標(biāo)光譜特性的設(shè)計(jì),同時(shí)優(yōu)化判別器和錨點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)AnchorNet快速預(yù)測(cè)和評(píng)估光譜響應(yīng)。使用訓(xùn)練好的生成器,結(jié)合控制向量和隨機(jī)噪聲生成候選設(shè)計(jì)。對(duì)候選設(shè)計(jì)進(jìn)行篩選,挑選出最優(yōu)設(shè)計(jì)。本發(fā)明有效提升了超表面設(shè)計(jì)的光譜調(diào)控精度和設(shè)計(jì)效率,解決了傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜光譜需求時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。

      技術(shù)研發(fā)人員:金欣,曾云輝
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/19
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