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龙图腾网恭喜湖南大学;湖南大学深圳研究院;湖大粤港澳大湾区创新研究院(广州增城)申请的专利一种逆向设计的超构表面器件及其制备、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：CN115857067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202211739816.7，技术领域涉及：G02B1/00；该发明授权一种逆向设计的超构表面器件及其制备、设计方法是由胡跃强;张毅;李苓;段辉高;贾红辉设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种逆向设计的超构表面器件及其制备、设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种逆向设计的超构表面器件及其制备、设计方法，包括从下至上依次设置的透明介质衬底与第一层电介质微纳单元结构、HSQ分隔层和第二层电介质微纳单元结构，根据层数不同可追加更多层数的微纳单元结构。本发明逆向设计的超构表面器件通过在现有数据库的基础上，采用逆向设计的方法，训练优化网络后获得了其他结构参数以及自由形状结构的光学响应，为正向设计方法中难以获得的高自由度形状提供了全新的设计思路。本发明利用GPU的并行计算能力提高计算性能，而且将多种算法相互融合，避免了局部最优解、难以收敛等问题，计算资源损耗低，计算结果优秀。采用套刻工艺进行多层的制备，工艺简单，层间对准精度高。

本发明授权一种逆向设计的超构表面器件及其制备、设计方法在权利要求书中公布了：1.一种逆向设计的超构表面器件的设计方法，其特征在于，首先为了获得逆向设计需要的训练数据集，采用数值仿真软件计算规则形状建立数据库，即训练所需的数据集；其次，将数据集分为训练集和测试集，进而构建强化学习网络，在正反向计算过程中均构建监督学习回归模型进行训练；通过对训练集建立回归模型训练神经网络，神经网络训练完成后获得微纳结构的尺寸参数，接下来用测试集预测其能够产生的光学响应，并以交叉验证和参数选择的方式，用判定系数和训练测试时间来评定网络模型的性能；在反向回归模型中，比对正向预测的结果与理想值的差异，以反馈的方式调整微纳结构的尺寸参数，进行正向训练预测-反向优化的过程，直到获得理想结果；最后，将微纳结构分割为n×n的小像素结构，通过将每个位置的像素二值化处理规定是否将该像素填充结构，进而将像素图像与所需的光学相应作为网络的输入，构建生成对抗网络；采用模拟器、生成器与鉴别器这三个卷积神经网络对二值化结构参数进行正向训练，其中生成器的权重函数不仅会受到鉴别器和模拟器的影响，而且通过比对理想微纳结构的形状与生成器生成的结构之间的差异，以此为损失函数反向优化生成器的权重参数，以此不断更新形状参数，当损失函数达到一定阈值时，将像素化图像进行平滑处理，并经过固定权重的预训练模拟器，即不通过数值仿真的情况下实现对网络准确性的评估与验证，采用逆向设计的方法，训练优化网络后获得其他结构参数以及自由形状结构的光学响应。

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