公开(公告)号：CN114912579A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210474718.9

申请日：2022-04-29

Applicant: 扬州大学

Inventor： 王健 ,  丁可 ,  何宗罡 ,  应宇恒

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16C60/00

Abstract: 本发明公开了一种用于高热性能多孔材料结构的预测网络的构建方法包括：利用四参数随机生长法生成10000个不同多孔结构，并生成10000张灰度图；将所述灰度图作为数据集，对所述数据集进行预处理，并将所述灰度图作为输入向量yi输入自动编码器进行迭代，获得最终隐向量z和训练后的解码器；计算所述10000个不同多孔结构的热导率；将所述多孔结构的结构参数及所述热导率作为输入向量放入一个全连接神经网络中以所述最终隐向量z为目标向量进行迭代，获得训练后的全连接神经网络；将所述训练后的解码器和所述训练后的全连接神经网络进行连接，形成新的预测神经网络。本发明在实际中有极高的精度，同时提高预测速度，节省时间和成本，提高相关逆向设计的效率。

公开(公告)号：CN113569469B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202110796807.0

申请日：2021-07-14

Applicant: 扬州大学

Inventor： 何宗罡 ,  骆文瑾 ,  蒯犇 ,  夏炜炜 ,  曾祥华

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/367 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本案涉及一种用于设计高性能闪耀光栅结构的预测网络的构建方法，其步骤为：利用时域有限差分法计算出目标闪耀光栅远场模式，在模式的中间切割一定像素作为训练数据，并放入一个由编码器和解码器两部分组成的自动编码器，经过数次迭代训练后，获得训练完成的隐向量和解码器；再将光栅结构参数和隐向量放入一个前馈神经网络中，经过数次迭代训练，训练完成后将之前得到的解码器接在该神经网络之后，即可作为最终的预测网络使用。本发明提出的预测网络模型在实际测试中有95％以上的精度，同时将闪耀光栅耦合器仿真速度缩小到毫秒量级，相比传统计算方法提高了数万倍，可以极大地提高相关设计的效率，因而具有广泛的应用价值和应用前景。

公开(公告)号：CN113569469A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110796807.0

申请日：2021-07-14

Applicant: 扬州大学

Inventor： 何宗罡 ,  骆文瑾 ,  蒯犇 ,  夏炜炜 ,  曾祥华

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/367 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本案涉及一种用于设计高性能闪耀光栅结构的预测网络的构建方法，其步骤为：利用时域有限差分法计算出目标闪耀光栅远场模式，在模式的中间切割一定像素作为训练数据，并放入一个由编码器和解码器两部分组成的自动编码器，经过数次迭代训练后，获得训练完成的隐向量和解码器；再将光栅结构参数和隐向量放入一个前馈神经网络中，经过数次迭代训练，训练完成后将之前得到的解码器接在该神经网络之后，即可作为最终的预测网络使用。本发明提出的预测网络模型在实际测试中有95％以上的精度，同时将闪耀光栅耦合器仿真速度缩小到毫秒量级，相比传统计算方法提高了数万倍，可以极大地提高相关设计的效率，因而具有广泛的应用价值和应用前景。