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龙图腾网获悉浙江大学;军事科学院系统工程研究院军需工程技术研究所申请的专利一种基于任务目标的生成式电磁超表面结构设计方法及系统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：CN120671565B 。

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：202511178278.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于任务目标的生成式电磁超表面结构设计方法及系统是由郑斌;杜玮;肖红;赵纪伟;鲁焕;朱蓉蓉;陈红胜;陈剑英设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于任务目标的生成式电磁超表面结构设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于任务目标的生成式电磁超表面结构设计方法及系统，涉及电磁超表面技术领域，建立任务目标，针对超表面的不同功能推导出超表面需要具备的特征频响幅度和相位特性。由该任务导向设计Kolmogorov‑Arnold网络改进的条件变分生成网络模型KAE网络作为结构生成网络。使用改进的深度神经网络模型作为正向预测网络，预测频响幅度和相位特性。通过定量计算与目标频响幅度、目标相位间的距离差，检索出最接近任务特征的超表面结构。提高了编码器和解码器网络的精度，缓解了傅里叶低频子空间引起的边缘震荡问题。解决了传统神经网络中一对多映射难以准确训练的问题，且具有精度高、设计效率高等优点。

本发明授权一种基于任务目标的生成式电磁超表面结构设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于任务目标的生成式电磁超表面结构设计方法，其特征在于，包括：建立任务目标，根据超表面功能，提取超表面的目标频响幅度和目标相位特征； 基于变分生成网络，在变分生成网络中加入Kolmogorov-Arnold网络进行改进，得到KAE网络，基于所述KAE网络，生成具备目标相位响应的结构参数库； 构建正向预测网络，所述正向预测网络包括基于傅里叶子空间-平滑滤波层改进的深度神经网络； 将所述结构参数库输入至所述正向预测网络，对频响幅度和相位特征进行预测，得到预测频响幅度和预测相位特征； 计算预测频响幅度与目标频响幅度之间、预测相位特征与目标相位特征之间的距离差，得到最接近任务特征的超表面结构； 其中，所述正向预测网络包括基于傅里叶子空间-平滑滤波层改进的深度神经网络，包括： 将所述傅里叶子空间-平滑滤波层嵌入至深度神经网络的最后一层，所述傅里叶子空间-平滑滤波层接收深度神经网络中完全连接层最后一层的输出； 所述傅里叶子空间-平滑滤波层包括加入可变窗口指数加权平滑滤波法并将其矩阵化，对中间和边缘震荡部分进行不同的平滑处理； 可变窗口指数加权平滑滤波法在每个窗口中表示为： ； 其中，表示该窗口中第t个值，表示该窗口中第t个值的加权平均值，是加权权重值； 依次滑动窗口，得到整个曲线的滤波滑动效果； 根据边缘和中间震荡程度不同，分为M1、M2、M3三个部分； 拼接后的矩阵表示为：； 平滑后的曲线表示为：，其中v为原始曲线。

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