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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于扩散模型和对比学习的超原子结构按需设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119049612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411173799.4，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于扩散模型和对比学习的超原子结构按需设计方法是由朱路;花伟;王靖智;黄德昌;刘媛媛;易钰程;张晓燕设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型和对比学习的超原子结构按需设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于扩散模型和对比学习的超原子结构按需设计方法，根据用户给定的目标光谱响应，通过在扩散模型编码的潜在空间中引入“多生成条件约束”连通域约束、光谱响应透射系数约束，逆向设计出满足条件约束的高自由度超原子结构库。通过对比学习对生成的超原子结构库进行相似度排序，按需设计出符合目标光谱响应的最优超原子结构信息参数。本发明专利不仅能够逆向设计出高自由度超原子结构，解决逆向设计中的“一对多”问题，而且按需设计满足目标光谱响应且易于加工的最优超原子结构，解决最优设计和设计结果多样性之间的权衡问题。相比于传统的利用数值模拟进行逆向设计的方法，节约了大量的按需设计时间且设计结果准确。

本发明授权基于扩散模型和对比学习的超原子结构按需设计方法在权利要求书中公布了：1.基于扩散模型和对比学习的超原子结构按需设计方法，其步骤为：S01、确定超原子结构信息参数，使用现有数据集中的超原子结构图像来训练扩散模型中的编解码器，编解码器包括编码器和解码器，它提供低维的潜在空间来训练扩散模型；S02、扩散模型的编解码器训练完成后，训练扩散模型；通过扩散模型的编解码器将超原子结构图像从高维空间编码压缩到低维空间，即潜在空间；将编码后的超原子结构图像和超原子结构参数一起作为扩散模型前向扩散过程的输入，经过不断加噪声的过程后输出噪声图像；再将噪声图像和光谱响应透射系数一起输入到扩散模型的后向扩散过程中，在潜在空间中不断给噪声图像去噪声，同时还引入了多生成条件约束，多生成条件约束包括连通域约束、光谱响应透射系数约束；经过后向扩散过程的不断给噪声图像去噪声后，生成满足光谱响应条件且连通域也是最小的超原子结构信息参数，超原子结构信息参数包括超原子结构图像和超原子结构参数；解码器再将生成的超原子结构图像解码恢复到原始的高维空间；S03、通过FDTD软件仿真制作的吸收器数据集对对比学习模型进行训练，对比学习模型训练完成后，将现有数据集中的超原子结构信息参数和光谱响应透射系数输入到对比学习模型中，计算出超原子结构信息参数和光谱响应透射系数之间的相似度值并进行排序，寻找与光谱响应透射系数相似度最高的最优超原子结构信息参数；S04、给定光谱响应透射系数，通过扩散模型在潜在空间中逆向设计出满足光谱响应透射系数条件的超原子结构库，超原子结构库由多个超原子结构信息参数组成，再将光谱响应透射系数和超原子结构库一起输入到对比学习模型中；通过对比学习模型计算出超原子结构库中的多个超原子结构信息参数和光谱响应透射系数之间的相似度值；将计算出的相似度值从大到小进行排序，选取出相似度最匹配的超原子结构信息参数，从而能够按需设计出满足光谱响应透射系数条件的最优超原子结构信息参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。