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申请/专利权人：云南师范大学
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种多模型联合的元表面设计方法、系统及介质。所述方法包括以下步骤：确定用户输入的元表面设计数据的数据类型；若所述数据类型为S参数频谱数据，将所述元表面设计数据输入至所述U‑WGAN逆向设计模型进行特征提取，得到所述元表面设计数据对应的元表面结构；确定所述元表面结构是否为高保真元表面结构图案；若是，将所述元表面结构输入至所述VAE生成模型中进行降维操作，得到降维图案数据；将所述降维图案数据输入至所述LSTM+Attention预测模型进行S参数频谱图预测，得到预测S参数频谱图。旨在解决如何降低传统基于深度学习进行超表面设计的算力开销的问题。
主权项：1.一种多模型联合的元表面设计方法，其特征在于，应用于多模型联合的元表面设计系统，所述系统包括U-WGAN逆向设计模型、VAE生成模型和LSTM+Attention预测模型，所述方法包括以下步骤：确定用户输入的元表面设计数据的数据类型；若数据类型为S参数频谱数据，将元表面设计数据输入至所述U-WGAN逆向设计模型进行特征提取，得到元表面设计数据对应的元表面结构；确定元表面结构是否为高保真元表面结构图案；若是，将元表面结构输入至VAE生成模型中进行降维操作，得到降维图案数据；将降维图案数据输入至LSTM+Attention预测模型进行S参数频谱图预测，得到预测S参数频谱图；所述确定用户输入的元表面设计数据的数据类型的步骤之后，还包括：若数据类型为高保真元表面结构图案，将元表面结构输入至VAE生成模型中进行降维操作，得到第二降维图案数据；将第二降维图案数据输入至LSTM+Attention预测模型进行S参数频谱图预测，得到第二预测S参数频谱图；确定第二预测S参数频谱图与真实参数频谱图之间的均方误差值；当均方误差值大于预设均方误差值时，输出第二预测S参数频谱图；否则，向用户输出提示信息，以提示用户LSTM+Attention预测模型需要重新训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南师范大学 一种多模型联合的元表面设计方法、系统及介质
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