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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京信息工程大學(xué)申請的專利一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的混合調(diào)控可重構(gòu)FSS智能設(shè)計方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119129445B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411615809.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的混合調(diào)控可重構(gòu)FSS智能設(shè)計方法是由方小星;劉佳剛;張蕓蕓設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的混合調(diào)控可重構(gòu)FSS智能設(shè)計方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的混合調(diào)控可重構(gòu)FSS智能設(shè)計方法。通過對混合調(diào)控可重構(gòu)FSS結(jié)構(gòu)進(jìn)行物理建模與數(shù)學(xué)建模，采用結(jié)構(gòu)矩陣與電磁特性的方式，將混合調(diào)控可重構(gòu)FSS的結(jié)構(gòu)和物理特性抽象為可供機(jī)器學(xué)習(xí)輸入的內(nèi)容，進(jìn)行電磁仿真后，采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式變分自編碼器和預(yù)測器與遺傳算法相結(jié)合，得到最優(yōu)混合調(diào)控可重構(gòu)FSS結(jié)構(gòu)，最終根據(jù)最優(yōu)混合調(diào)控可重構(gòu)FSS結(jié)構(gòu)構(gòu)建出混合調(diào)控可重構(gòu)FSS的物理結(jié)構(gòu)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了混合調(diào)控可重構(gòu)FSS的快速、智能、自動化設(shè)計，并且在提高設(shè)計效率的同時大大減少了設(shè)計成本。

本發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的混合調(diào)控可重構(gòu)FSS智能設(shè)計方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的混合調(diào)控可重構(gòu)FSS智能設(shè)計方法，其特征在于，包括以下步驟：1對基于有源器件PIN二極管的可重構(gòu)FSS進(jìn)行建模，得到可重構(gòu)FSS物理模型與數(shù)學(xué)模型；2在步驟1得到的可重構(gòu)FSS物理模型與數(shù)學(xué)模型中引入微流通道，得到混合調(diào)控可重構(gòu)FSS物理模型與數(shù)學(xué)模型；具體包括：在可重構(gòu)FSS物理模型與數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，在介電襯底的底層增加微流通道，設(shè)置平行排布的粗調(diào)微流通道和微調(diào)微流通道，粗調(diào)微流通道中液態(tài)金屬的注入模式設(shè)置為無注入、滿注入及間隔注入，分別用“0”、“1”、“0.5”表示，微調(diào)微流通道用微流通道中的液態(tài)金屬段與金屬貼片的容性間隙產(chǎn)生的相對位移δ表示，微流通道的結(jié)構(gòu)矩陣由粗調(diào)微流通道的注入模式和微調(diào)微流通道的相對位移δ共同構(gòu)成；3在電磁場仿真軟件中對混合調(diào)控可重構(gòu)FSS結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行電磁仿真，得到混合調(diào)控可重構(gòu)FSS的結(jié)構(gòu)矩陣和電磁特性，構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式變分自編碼器和預(yù)測器，變分自編碼器包括編碼器和解碼器，利用結(jié)構(gòu)矩陣和電磁特性訓(xùn)練不同可重構(gòu)狀態(tài)下的變分自編碼器和預(yù)測器，結(jié)合遺傳算法對混合調(diào)控可重構(gòu)FSS結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，得到最優(yōu)混合調(diào)控可重構(gòu)FSS結(jié)構(gòu)；4構(gòu)建混合調(diào)控多層可重構(gòu)FSS模型，將多層混合調(diào)控可重構(gòu)FSS分離為單層結(jié)構(gòu)，對每一層混合調(diào)控可重構(gòu)FSS分別建立基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式變分自編碼器和預(yù)測器，并在每一層混合調(diào)控可重構(gòu)FSS與多層混合調(diào)控可重構(gòu)FSS之間建立級聯(lián)器，得到分布式的混合調(diào)控多層可重構(gòu)FSS模型。

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