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申请/专利权人:浙江大学
摘要:本发明公开了一种基于等效电路与人工智能的超材料逆向设计方法及系统,所述方法使用两组深度神经网络串联结构,分别完成逆向预测和正向验证的功能。本发明从已知的等效电路出发,首先使用逆向映射网络快速预测出性能接近的超材料参数,然后利用正向映射网络给出预测参数的性能曲线,赋予物理可解释性。本发明额外引入正向映射网络,以性能衡量预测参数结果的合理性,帮助解决逆向设计中的非唯一性问题,增快训练网络过程中的收敛速度。本发明方法还可以根据实际数据库灵活调整网络的权重,具备很强的灵活性。
主权项:1.一种基于等效电路与人工智能的超材料逆向设计方法,其特征在于,包括以下步骤:获取等效电路的电容电感值[C,L],将电容电感值[C,L]输入到逆向网络TNN中,得到预测的超材料尺寸参数和频率响应曲线所述逆向网络TNN包括串联的逆向映射网络RNN和正向映射网络FNN,所述逆向映射网络RNN用于根据所述电容电感值[C,L]输出超材料尺寸参数所述正向映射网络FNN用于根据所述超材料尺寸参数生成频率响应曲线利用所述频率响应曲线对所述超材料尺寸参数进行验证。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 浙江大学 一种基于等效电路与人工智能的超材料逆向设计方法及系统
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