本發(fā)明屬于新型人工復(fù)合材料超表面，具體的說是一種基于遷移學(xué)習(xí)的金屬材料超表面的逆向設(shè)計方法。

背景技術(shù)：

1、隨著超表面在光學(xué)、光電子學(xué)以及無線通信等多個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，超表面的設(shè)計成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。超表面的設(shè)計通常依賴于精確的電磁計算與仿真，涉及大量的數(shù)據(jù)處理和計算資源，尤其是在金屬材料構(gòu)成的超表面設(shè)計中。不同金屬材料的光譜特性對超表面的性能有著重要影響，因此精確預(yù)測這些光譜特性并進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計成為一項(xiàng)技術(shù)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的設(shè)計方法依賴于經(jīng)驗(yàn)和大量的參數(shù)掃描，這一過程不僅計算成本高，而且時間消耗巨大，限制了設(shè)計效率和優(yōu)化能力。

2、現(xiàn)有技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)方法雖然在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但在超表面設(shè)計中的應(yīng)用仍面臨著一些困難。深度學(xué)習(xí)模型通常需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，才能夠有效地學(xué)習(xí)到特定材料和結(jié)構(gòu)的光學(xué)特性。然而，超表面的設(shè)計數(shù)據(jù)集往往難以獲取，且訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型需要消耗大量的計算資源和時間，造成訓(xùn)練過程的高成本。因此，如何減少對大量數(shù)據(jù)集的依賴，并提高超表面設(shè)計的效率和精度，成為了當(dāng)前該領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明是為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足之處，提出一種基于遷移學(xué)習(xí)的金屬材料超表面的逆向設(shè)計方法，以期能提高光譜預(yù)測和結(jié)構(gòu)設(shè)計的效率和精度，并能加速超表面的設(shè)計過程顯著，從而縮短了設(shè)計周期。

2、本發(fā)明為達(dá)到上述發(fā)明目的，采用如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明一種基于遷移學(xué)習(xí)的金屬材料超表面的逆向設(shè)計方法的特點(diǎn)在于，包括以下步驟：

4、步驟一：獲取源任務(wù)的超表面數(shù)據(jù)集；

5、步驟1.1：獲取drude模型表征的金屬材料參數(shù){}和隨機(jī)生成的結(jié)構(gòu)參數(shù){}并構(gòu)成超表面單元的參數(shù)，，其中，分別表示drude模型表征的等離子體諧振頻率和等離子體碰撞頻率，分別表示超表面單元的周期、厚度、長度和寬度；

6、步驟1.2：獲取超表面單元的參數(shù)p對應(yīng)的光譜數(shù)據(jù)，其中，表示第i個采樣點(diǎn)上的光譜值；n表示采樣點(diǎn)總數(shù)；

7、步驟二：搭建串聯(lián)架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)模型tnn，包括：正向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模塊fpn和逆向設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模塊idn，并用于對和進(jìn)行處理，得到預(yù)測值，用于構(gòu)建損失函數(shù)ltnn，從而對tnn進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型tnn_1；

8、步驟三：?獲取遷移任務(wù)的超表面數(shù)據(jù)集并進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，得到遷移預(yù)訓(xùn)練的正向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模塊fpn_1和訓(xùn)練后的串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型tnn_1，用于對和進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的預(yù)測值，從而構(gòu)建損失函數(shù)和損失函數(shù)ltnn-transfer，分別用于對遷移模型fpn-transfer和tnn-transfer進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的正向遷移模型fpn_2和遷移串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型tnn_2；

9、步驟四：將目標(biāo)光譜數(shù)據(jù)采樣值輸入到訓(xùn)練后的遷移串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型tnn_2中，得到對應(yīng)的超表面單元的預(yù)測參數(shù)以及經(jīng)過tnn_2中的fpn_2處理后的光譜驗(yàn)證數(shù)據(jù)，其中，表示訓(xùn)練后的遷移串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型tnn_2輸出的超表面單元參數(shù)的第j個參數(shù)預(yù)測值，表示遷移串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型tnn_2輸出的第i個采樣點(diǎn)的光譜預(yù)測值，以作為滿足目標(biāo)要求的超表面單元參數(shù)，并利用檢驗(yàn)的目標(biāo)一致性。

10、本發(fā)明所述的一種基于遷移學(xué)習(xí)的金屬材料超表面的逆向設(shè)計方法的特點(diǎn)也在于，所述步驟二包括以下步驟：

11、步驟2.1：構(gòu)建正向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模塊fpn，包括：歸一化層、殘差塊、全連接層以及激活函數(shù)relu，并對進(jìn)行處理，輸出對應(yīng)的光譜預(yù)測數(shù)據(jù)，其中，表示第i個采樣點(diǎn)的光譜預(yù)測值；

12、步驟2.2：基于和構(gòu)建正向損失函數(shù)la，用于對正向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模塊fpn進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的正向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模塊fpn_1；

13、步驟2.3：構(gòu)建與正向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模塊fpn結(jié)構(gòu)相同的逆向設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模塊idn，并凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練的正向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模塊fpn_1的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重后，將fpn_1與逆向設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模塊idn串聯(lián)，得到串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)tnn；

14、所述串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)tnn對進(jìn)行處理，輸出對應(yīng)的超表面單元的預(yù)測參數(shù)，其中，分別表示tnn中逆向設(shè)計模塊idn輸出的等離子體諧振頻率預(yù)測值和等離子體碰撞頻率預(yù)測值，分別表示tnn中逆向設(shè)計模塊idn輸出的超表面單元的周期預(yù)測值、厚度預(yù)測值、長度預(yù)測值和寬度預(yù)測值，令與相等；

15、將輸入串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)tnn的fpn_1中進(jìn)行處理，得到對應(yīng)的光譜預(yù)測數(shù)據(jù)，其中，表示tnn輸出的第i個采樣點(diǎn)的最終光譜預(yù)測值；

16、步驟2.4：基于以及構(gòu)建串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)ltnn?，并用于對tnn進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型tnn_1；

17、ltnn???(1)

18、式(1)中，表示超表面單元參數(shù)的第j個參數(shù)，表示串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)輸出的超表面單元參數(shù)的第j個參數(shù)預(yù)測值；。

19、進(jìn)一步的，所述步驟三包括以下步驟：

20、步驟3.1：改變超表面單元使用的金屬材料后，按照步驟一的過程，獲取遷移任務(wù)的超表面數(shù)據(jù)集，包括：遷移任務(wù)的超表面單元的參數(shù)以及對應(yīng)的光譜數(shù)據(jù)，其中，分別表示drude模型表征的遷移任務(wù)的超表面單元使用的金屬材料的等離子體諧振頻率和等離子體碰撞頻率，分別表示遷移任務(wù)的超表面單元的周期、厚度、長度和寬度，表示遷移任務(wù)的第i個采樣點(diǎn)的光譜值；

21、步驟3.2：凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練的正向預(yù)測網(wǎng)絡(luò)fpn_1的前m層的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，并作為遷移任務(wù)的正向預(yù)測模型fpn-transfer，并對進(jìn)行處理，輸出對應(yīng)的光譜預(yù)測數(shù)據(jù)，其中，表示遷移任務(wù)的第i個采樣點(diǎn)的光譜預(yù)測值；

22、步驟3.3：基于和構(gòu)建正向遷移模型fpn-transfer的損失函數(shù)，并用于對fpn-transfer進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的正向遷移模型fpn_2；

23、??(2)

24、步驟3.4：將訓(xùn)練后的串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型tnn_1中的fpn_1替換為fpn_2，得到遷移任務(wù)的串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型tnn-transfer，并對進(jìn)行處理，輸出對應(yīng)的超表面單元的預(yù)測參數(shù)，其中，分別表示tnn-transfer中的逆向設(shè)計模塊idn輸出的等離子體諧振頻率預(yù)測值和等離子體碰撞頻率預(yù)測值，分別表示tnn-transfer中逆向設(shè)計模塊idn輸出的超表面單元的周期預(yù)測值、厚度預(yù)測值、長度預(yù)測值和寬度預(yù)測值，令與相等；

25、將輸入tnn_1的fpn_2中進(jìn)行處理，得到對應(yīng)的光譜預(yù)測數(shù)據(jù)，表示tnn-transfer輸出的第i個采樣點(diǎn)的光譜預(yù)測值；

26、步驟3.5：基于以及構(gòu)建損失函數(shù)ltnn-transfer，并對tnn-transfer進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的遷移串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型tnn_2；

27、???(3)

28、式(3)中，表示遷移任務(wù)的超表面單元參數(shù)的第j個參數(shù)，表示串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)輸出的遷移任務(wù)的超表面單元參數(shù)的第j個參數(shù)預(yù)測值；。

29、本發(fā)明一種電子設(shè)備，包括存儲器以及處理器的特點(diǎn)在于，所述存儲器用于存儲支持處理器執(zhí)行所述逆向設(shè)計方法的程序，所述處理器被配置為用于執(zhí)行所述存儲器中存儲的程序。

30、本發(fā)明一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機(jī)程序的特點(diǎn)在于，所述計算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時執(zhí)行所述逆向設(shè)計方法的步驟。

31、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：

32、1、本發(fā)明在進(jìn)行數(shù)據(jù)集獲取的過程中，不僅考慮了超表面的結(jié)構(gòu)參數(shù)，同時利用drude模型對超表面結(jié)構(gòu)中涉及的金屬材料進(jìn)行了參數(shù)化表征；在遷移學(xué)習(xí)的過程中，金屬的材料特性不同但又服從同一種材料模型，增強(qiáng)了任務(wù)之間的共性。

33、2、本發(fā)明降低了深度學(xué)習(xí)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，節(jié)省了數(shù)據(jù)和計算成本。傳統(tǒng)的超表面設(shè)計方法通常依賴于大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或電磁仿真計算，這不僅耗時且計算成本高。而本發(fā)明通過遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)模型從已知金屬材料的超表面數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用于不同金屬材料的設(shè)計中，大幅度減少了對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的依賴，從而降低了數(shù)據(jù)收集和處理的時間和成本。

34、3、本發(fā)明基于遷移學(xué)習(xí)模型通過對源任務(wù)的知識遷移，提高了光譜預(yù)測和結(jié)構(gòu)設(shè)計的效率和精度，顯著縮短了設(shè)計周期。