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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多构型消色差超透镜设计方法及系统、宽带消色差超透镜，确定消色差超透镜的目标参数；获取单元结构的参数和单元结构对应电磁相位响应结果；构建用于生成符合目标参数的宽带消色差超透镜器件设计方案的深度学习模型，根据训练后的深度学习模型得到消色差超透镜的结构参数。本发明提供的方法解决了目前消色差超透镜器件大多基于单一构型设计而导致其色散控制能力受限的问题，通过增加单元结构的构型种类来提升超透镜的色散控制能力。本方法通过深度学习网络模型来实现多构型消色差超透镜设计，实现器件所需目标相位的精准设计，并加速超透镜的设计过程，减小设计所需的硬件和时间成本。
主权项：1.基于深度学习的多构型消色差超透镜设计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、确定消色差超透镜的目标参数；所述目标参数包括超透镜的工作波段、聚焦焦距、透镜尺寸、单元结构参数及其参数范围；S2、获取单元结构的参数和单元结构对应电磁相位响应结果；S3、构建深度学习模型，所述深度学习模型用于生成符合目标参数的宽带消色差超透镜器件设计方案，配置深度学习模型参数；S4、对深度学习模型进行网络训练得到训练后的深度学习模型；S5、根据训练后的深度学习模型得到消色差超透镜的结构参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于深度学习的多构型消色差超透镜设计方法及系统、宽带消色差超透镜
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