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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于联合判别生成对抗网络的超表面结构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：CN119294259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411527918.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于联合判别生成对抗网络的超表面结构设计方法是由王琼;张清源;郭鹏;王昱;杨冰艳;柏业超设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合判别生成对抗网络的超表面结构设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电磁超技术领域，尤其涉及一种基于联合判别生成对抗网络的超表面结构设计方法，设计电磁超表面单元结构及相关参数的周期性排列，并输入至电磁仿真软件以获得电磁响应，构建正向预测数据集和反向设计数据集；将正向预测数据集和反向设计数据集分别分割为训练集和测试集；构建正向预测网络模型，将正向预测数据集送入用于正向预测的模拟器网络Simulator中进行训练，训练完成后固定正向预测网络模型参数。本发明通过将预训练好的正向预测网络和判别光谱相似性的判别器网络加入逆向设计网络中，使得网络能够很好地理解结构设计与其整体光学响应之间的关系，更加注重于生成结构的吸收光谱，可以生成新的设计，也可以扩展到分析其他的超表面结构。

本发明授权一种基于联合判别生成对抗网络的超表面结构设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合判别生成对抗网络的超表面结构设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、设计电磁超表面单元结构及相关参数的周期性排列，并输入至电磁仿真软件以获得电磁响应，构建正向预测数据集和反向设计数据集；正向预测数据集和反向设计数据集均包括生成的电磁响应吸收谱数据和超表面图案； S2、将正向预测数据集和反向设计数据集分别分割为训练集和测试集，其中训练集比例大于测试集比例； S3、构建正向预测网络模型，将分割后的正向预测数据集送入用于正向预测的模拟器网络Simulator中进行训练，训练完成后固定正向预测网络模型参数； S4、构建反向设计网络模型，包括用于生成超表面图案的生成器网络Generator、用于判别图案真实性的图像判别器网络Discriminator_A和用于判别光谱真实性的光谱判别器网络Discriminator_B，并初始化网络参数； S5、将反向设计数据集中的训练集送入生成器网络Generator中，将生成图片与真实图片送入图像判别器网络Discriminator_A中，将生成图片预测出的光谱与真实光谱送入光谱判别器网络Discriminator_B中，并进行迭代循环训练； 在所述S1中，构建正向预测数据集和反向设计数据集的步骤包括有： 绘制不同的超表面单元图案，构建相应的电磁超表面单元，并送入电磁仿真软件获得相应的电磁响应； 将超表面单元图案的编码矩阵作为网络输入，在该过程中，吸波率Amp通过与反射率和透射率的关系进行计算，关系式为： ； 通过反射率和透射率计算出吸波率Amp，同时对吸波率Amp进行均匀频率采样，将其表示为多维向量，作为数据集的标签，构建正向预测数据集； 将吸波率Amp表示为多维向量同时作为输入，与其对应的超表面单元矩阵作为标签，构建反向设计数据集。

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