浙江大学钱超获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于深度学习的跨波长频谱预测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：CN115879365B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211315296.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的跨波长频谱预测方法是由钱超;陈捷挺;陈红胜设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的跨波长频谱预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的跨波长频谱预测方法，应用于频谱预测技术领域，构建训练数据集，利用仿真软件中建模超表面单元结构得到光学响应结果；构建生成‑淘汰网络架构；输入训练数据集至生成网络和淘汰网络进行训练，获得训练后的生成网络和训练后的淘汰网络，形成各自的潜在空间，并能够产生多解。经过训练，生成网络所产生的第一频段候选解中，至少有一组解是符合实际真实结果的，淘汰网络也成功将这一组解筛选了出来，与真实值吻合。本发明所提出的生成‑淘汰网络成功解决了跨波长的光学响应预测，克服了其中多对多映射的难题。此外，本发明对高维数据进行降维，成功实现了潜在空间中低频与高频数据映射关系的可视化。
本发明授权一种基于深度学习的跨波长频谱预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的跨波长频谱预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建训练数据集，利用仿真软件中建模超表面单元结构得到光学响应结果，所述训练数据集包括第一频段训练数据和第二频段训练数据； 构建生成-淘汰网络架构；所述生成-淘汰网络架构包括两个子网络：生成网络和淘汰网络； 输入所述训练数据集至生成网络进行训练，获得训练后的生成网络；输入所述训练数据集至淘汰网络进行训练，获得训练后的淘汰网络，所述生成网络和所述淘汰网络形成各自的潜在空间，并能够产生多解； 根据所述训练后的生成网络得到原始第一频段数据与第二频段候选解的集合的映射关系；根据所述训练后的淘汰网络得到第二频段候选解的集合与第一频段候选解的集合的映射关系； 通过计算所述第一频段候选解的集合与所述原始第一频段数据的差值，得到最优第一频段候选解，所述最优第一频段候选解所属的第二候选解即为对原始第一频段数据预测得到的最终结果。
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