[发明专利]一种按需快速构建超表面的机器学习方法在审
| 申请号： | 202011095244.4 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112199892A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 徐弼军;孙志超;吴白瑞;程盼;闫梦瑶;吴震东;金帆 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27 |
| 代理公司： | 杭州万合知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33294 | 代理人： | 丁海华;万珠明 |
| 地址： | 310012 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种按需快速构建超表面的机器学习方法，包括以下步骤：(1)获取超表面结构参数、对应的CST计算的电磁响应集合和工作频率；(2)建立前向KNN模型，将超表面结构参数以及工作频率进行多项式回归和零均值标准化后作为前向KNN模型的输入，对前向KNN模型进行训练，得到前向PS‑KNN模型；(3)建立反向KNN模型，将电磁响应集合以及工作频率进行多项式回归和零均值标准化后作为反向KNN模型的输入，对反向KNN模型进行训练，得到反向PS‑KNN模型；(4)将前向PS‑KNN模型和反向PS‑KNN模型进行交叉验证。本发明可以避免复杂的建模操作和数值计算，能够加快复杂超表面和光学结构的按需设计，具有高速度、高精度、高准确性的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 快速 构建 表面 机器 学习方法 | ||
【主权项】：
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