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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种面向太赫兹指纹传感的多路复用超构器件智能设计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：CN119541007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411551993.1，技术领域涉及：G06V40/13；该发明授权一种面向太赫兹指纹传感的多路复用超构器件智能设计方法是由朱锦锋;林永祥;谢奕浓;高源;严一鸣设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向太赫兹指纹传感的多路复用超构器件智能设计方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种面向太赫兹指纹传感的多路复用超构器件智能设计方法，包括：获取期望共振频率，通过等间距采样覆盖目标指纹频率范围，得到一系列的期望共振频率；设定期望结构参数，根据实际物理限制以及加工条件，设定目标超构器件的期望结构参数；将获取的所述期望共振频率与设定的所述期望结构参数组合，形成逆向设计网络的输入向量；预测目标结构参数，基于深度学习构建和训练逆向设计网络，预测能够实现目标指纹频率范围的一系列超构表面模块的其余结构参数。通过深度学习神经网络实现了多路复用超构器件的逆向设计，能够快速、准确地推导出符合目标指纹要求的器件结构。显著提高了设计精度和效率，并具备实时响应传感需求变化的能力。

本发明授权一种面向太赫兹指纹传感的多路复用超构器件智能设计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向太赫兹指纹传感的多路复用超构器件智能设计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 获取期望共振频率，通过等间距采样覆盖目标指纹频率范围，得到一系列的期望共振频率； 设定期望结构参数，根据实际物理限制以及加工条件，设定目标超构器件的期望结构参数； 形成输入向量，将获取的所述期望共振频率与设定的所述期望结构参数组合，形成逆向设计网络的输入向量； 预测目标结构参数，基于深度学习构建和训练所述逆向设计网络，预测能够实现目标指纹频率范围的一系列超构表面模块的其余结构参数；所述其余结构参数为根据目标指纹频率范围以及期望结构参数设计的一系列超构表面模块对应的需要预测的结构参数； 其中，所述逆向设计网络包括全连接神经网络、卷积神经网络或残差神经网络：将所述逆向设计网络串联训练好的正向预测网络，固定正向预测网络的网络参数；将所述逆向设计网络训练集中期望共振位置及期望结构向量输入待训练的逆向设计网络，进行结构参数的预测，输出对应的预测结构向量；将所述期望结构向量中的期望结构参数与预测结构向量中的对应参数进行替换，得到目标结构向量；将所述目标结构向量输入固定网络参数的正向预测网络得到对应的预测共振位置；根据所述预测共振位置和所述训练集对应的共振位置计算共振损失；根据所述共振损失对对应的所述逆向设计网络进行反向传播和网络参数更新，经过多轮迭代使所述逆向设计网络达到收敛； 所述正向预测网络包括全连接神经网络、卷积神经网络或残差神经网络：对所述正向预测网络的数据集样本按照比例划分出训练集和验证集，将训练集中的结构参数输入待训练的正向预测网络预测共振位置，输出对应的预测共振位置；根据所述预测共振位置和所述训练集对应的共振位置的差异计算共振损失，根据所述共振损失对应的所述正向预测网络进行反向传播和网络参数更新，经过多轮迭代使所述正向预测网络达到收敛。

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