[发明专利]用于超表面透镜设计的机器学习方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202210317892.2 | 申请日： | 2022-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN114638168A | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 孙竞博;王斐镂;周济 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 刘美丽 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区1*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于超表面透镜设计的机器学习方法、系统、设备及介质，方法包括：通过构建并训练神经网络获得功能基元的基本属性与其所能产生的光学效应的关系，建立功能基元的性能数据库；利用粒子群优化算法在性能数据库中优选出所需目标功能基元，完成超表面透镜的设计。相比于目前已有的机器学习相关的超表面透镜设计，本发明提出的机器学习的方法是唯一经过实验验证而确定所设计的超表面透镜性能优异的方法，通过本方法设计的超表面透镜性能高于传统数值方法设计的超表面透镜的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 表面 透镜 设计 机器 学习方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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