东南大学柏宁丰获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于生成式神经网络的控制空间波场强分布的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119849563B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510324004.3，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权一种基于生成式神经网络的控制空间波场强分布的方法是由柏宁丰;张全盛;郭迪;沈长圣;陈兆福设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于生成式神经网络的控制空间波场强分布的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成式神经网络的控制空间波场强分布的方法，利用生成式神经网络构建训练网络，该网络利用任意电场设计超表面的相位分布，利用该相位分布构建的超表面调制出目标电场，所述目标电场即为输入神经网络的任意电场：所述的生成式神经网络由生成器和鉴别器组成。所述的生成器由八层卷积层和八层转置卷积层组成，输入数据为1*256*256，输出数据为1*256*256；所述生成式神经网络，其训练使用数据集为4841个超表面的相位图像和电场截面图像，超表面的工作频段为0.8THz，数据集图像尺寸为256*256的灰度图；构建未知电场具有较高的灵活性，利用已有电场设计未知电场，或者直接按需绘制未知电场。
本发明授权一种基于生成式神经网络的控制空间波场强分布的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式神经网络的控制空间波场强分布的方法，其特征在于，利用生成式神经网络构建训练网络，该网络利用任意电场设计超表面的相位分布，利用该相位分布构建的超表面调制出目标电场，所述目标电场即为输入神经网络的任意电场；所述目标电场是将焦点截面电场进行归一化处理得到电场矩阵，接着将焦距乘以电场矩阵得到目标电场，此时矩阵为修改的目标电场；在灰度图中绘制任意位置的圆，该圆即为焦点，圆的灰度值即为焦距，此时灰度图即为绘制的目标电场； 所述的生成式神经网络由生成器和鉴别器组成； 所述的生成器由八层卷积层和八层转置卷积层组成，输入数据为1*256*256，输出数据为1*256*256； 所述鉴别器具有三个卷积层，输入数据为2*256*256，输出数据为1*256*256;所述鉴别器在第一层卷积层后，进入LeakyReLU激活层，第二次卷积后进入批处理归一化层和ReLU激活层。
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