深度学习DNN正向预测神经网络与逆向设计神经网络模型 超表面参数设计 反射谱预测fdtd仿真 复现lunwen:2018 Advanced Material:A Bidirectional Deep

上传者: HeidebctNgM | 上传时间: 2026-01-26 18:08:22 | 文件大小: 5.24MB | 文件类型: ZIP
深度学习DNN正向预测神经网络与逆向设计神经网络模型 超表面参数设计 反射谱预测fdtd仿真 复现lunwen:2018 Advanced Material:A Bidirectional Deep Neural Network for Accurate Silicon Color Design lunwen介绍:利用深度学习DNN神经网络模型,实现反射谱预测与结构参数逆向设计功能 结构色体现为结构的反射谱线,构建两个DNN模型,一个用于输入结构参数,输出对应的结构色谱线参数,不需要FDTD仿真即可得到预测谱线 第二个DNN模型用于逆向设计,输入所结构色谱线参数,网络可以输出对应的结构尺寸参数,根据目标来设计结构 案例内容:主要包括四原子结构的反射谱仿真计算,以及构建结构参数与反射谱线的庞大的数据库 包括两个深度学习模型,一个是正向预测DNN模型,包括网络框架的构建,pytorch架构,网络的训练以及测试;还有一个逆向设计的DNN模型,同样包括网络的训练和预测 以及做了一个例子的对照和使用 可以随机更改参数来任意设计超表面原子的参数 案例包括fdtd模型、fdtd设计脚本、pytho

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