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公开(公告)号：CN119152994A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411174011.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于声超材料逆向设计领域，公开了一种灵敏度的深度学习低频吸声超材料分步逆设计方法，具体包括以下步骤：步骤1、对待设计的结构参数进行灵敏度分析；步骤2、建立声学超材料结构参数与其固定频带内对应的吸声系数的数据集；步骤3、针对不同灵敏度的参数训练不同的预测模块，对不同的预测模块进行级联优化；步骤4、级联优化后的各预测模型组成完整的级联分步预测模型A；步骤5、使用测试模型评估级联分步预测模型A的泛化能力和性能。本发明通过分步物理参数的方法增强了模型的泛化能力，提升预测的准确性。
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