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龍圖騰網獲悉桂林電子科技大學申請的專利基于深度學習的極化轉換超表面智能化逆向設計方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115099131B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210655381.1，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于深度學習的極化轉換超表面智能化逆向設計方法及系統是由姜彥南;古蔚琪;王嬌;趙新程;趙海鵬設計研發完成，并于2022-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的極化轉換超表面智能化逆向設計方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于深度學習的極化轉換超表面智能化逆向設計方法及系統，包括使用極化度角和類極化度角表征機制表征極化轉換超表面，得到連續性表征；基于連續性表征構建數據集模型；基于所述數據集模型完成深度學習網絡訓練，并以此進行極化轉換超表面逆向設計，從而得到超表面設計方案。本發明通過使用極化度角和類極化度角表征極化轉換超表面實現極化轉換超表面功能表征機制，解決了傳統表征方式存在寬帶相位差不連續以及軸比表征方式中表征變量存在無窮大的問題。

本發明授權基于深度學習的極化轉換超表面智能化逆向設計方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的極化轉換超表面智能化逆向設計方法，其特征在于，包括以下步驟：使用極化度角和類極化度角表征機制表征極化轉換超表面，得到連續性表征；基于所述連續性表征構建數據集模型；基于所述數據集模型完成深度學習網絡訓練，并以此進行極化轉換超表面逆向設計，從而得到超表面設計方案；所述基于所述連續性表征構建數據集模型的具體方式為：采用電磁仿真獲得超表面傳播系數，并建立所述極化度角和所述類極化度角參數響應與所述超表面傳播系數的關系，得到超表面連續性表征關系；基于所述超表面的編碼矩陣描述極化轉換超表面的單元結構排布；基于所述超表面連續性表征關系利用迭代優化算法對所述單元結構排布進行迭代，得到所述超表面的優化編碼矩陣；基于所述優化編碼矩陣生成超表面模型；基于所述的超表面模型與所述極化度角和所述類極化度角的連續性表征參數響應構建數據集模型；所述基于所述數據集模型完成深度學習網絡訓練，并以此進行極化轉換超表面逆向設計，從而得到超表面設計方案的具體方式為：構建計算器網絡模型；基于生成器網絡和判別器網絡構建生成對抗網絡構架；基于所述數據集模型對所述計算器網絡模型進行訓練，得到訓練模型；使用所述訓練模型對超表面編碼分布方案進行正向計算，得到超表面特征響應；基于所述超表面特征響應與需求響應進行比較，得到響應誤差；通過優化生成對抗網絡構架進行超表面逆向設計，得到超表面設計方案。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人桂林電子科技大學，其通訊地址為：541004 廣西壯族自治區桂林市七星區金雞路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。