[发明专利]表面等离激元波导系统的结构参数确定方法及设备

权利要求书

1.一种表面等离激元波导系统的结构参数确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获得表面等离激元波导系统的结构类型；

基于所述结构类型，获得针对所述结构类型的表面等离激元波导系统的目标电磁响应数据；其中，所述目标电磁响应数据用于表明所述表面等离激元波导系统的目标器件性能；

将所述目标电磁响应数据输入预先训练好的与该结构类型对应的反向计算模型，得到与该结构类型对应的目标结构参数；其中，所述与该结构类型对应的反向计算模型为：预先使用设定的与该结构类型对应的多个样本结构参数以及获取的分别与每个样本结构参数一一对应的多个样本电磁响应数据进行训练得到的神经网络模型；

获取与所述目标结构参数对应的第二预测电磁响应数据；

基于所述第二预测电磁响应数据，得到所述目标结构参数对应的第一透射谱；

调整所述第一透射谱得到优化透射谱，将所述优化透射谱中的电磁响应数据作为优化电磁响应数据；

将所述优化电磁响应数据输入所述预先训练好的反向计算模型，得到优化后的结构参数，并将所述优化后的结构参数确定为目标结构参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述表面等离激元波导系统具有多个结构参数；

所述多个样本结构参数，采用如下步骤进行设定：

获取与所述多个结构参数对应的多个预设初始结构参数，预设参数调整精度以及预设参数变化范围；

针对每个预设初始结构参数，按照所述预设参数调整精度，在所述预设参数变化范围内，确定与该预设初始结构参数对应的至少一个参数变化值；

基于该预设初始结构参数和对应的至少一个参数变化值，确定与该预设初始结构参数对应的至少一个样本结构参数；

所述分别与每个样本结构参数一一对应的多个样本电磁响应数据，采用如下步骤进行获取：

利用确定的与每个预设初始结构参数对应的至少一个样本结构参数，采样得到分别与每个样本结构参数一一对应的多个样本电磁响应数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先使用设定的多个样本结构参数以及分别与每个样本结构参数一一对应的多个样本电磁响应数据进行训练的过程，包括：

将每个样本结构参数一一对应的样本电磁响应数据分别输入当前神经网络模型，得到每个样本电磁响应数据对应的预测结构参数；所述当前神经网络模型初次使用时为预设初始神经网络模型；

根据得到的多个预测结构参数以及第一预设代价函数，判断所述当前神经网络模型是否收敛，所述第一预设代价函数为基于样本结构参数设定的函数；

如果收敛，则将所述当前神经网络模型确定为反向计算模型；

如果不收敛，则利用预设的梯度函数，采用随机梯度下降法调整所述当前神经网络模型的模型参数，得到新的神经网络模型；

将所述当前神经网络模型更新为所得到的新的神经网络模型；

返回将每个样本结构参数一一对应的样本电磁响应数据分别输入当前神经网络模型的步骤。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在当前神经网络模型收敛后，将当前神经网络模型确定为反向计算模型之前，所述方法还包括：

保存所得到的多个预测结构参数；

判断得到的多个预测结构参数与对应的所述多个样本结构参数的拟合度是否小于预设拟合度阈值；

如果是，则调整所述当前神经网络模型的物理结构，得到新的神经网络模型，并返回所述将所述当前神经网络模型更新为所得到的新的神经网络模型的步骤；

如果否，则将所述当前神经网络模型确定为反向计算模型。