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。