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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于PGN模型的声学超材料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：CN115602265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211031895.6，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于PGN模型的声学超材料设计方法是由杨京;王泽伟;陈安;徐自翔;梁彬;程建春设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PGN模型的声学超材料设计方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于PGN模型的声学超材料设计方法，其不仅克服了传统声学超材料设计过程中频谱响应到结构参数一对多映射的问题，而且可通过在训练阶段后立即预测解来显著减少总体计算时间，提高设计效率。该设计方法首先构建包括声学超材料的结构参数以及相应频谱响应的数据集；然后以逆向GRU模型在前，经数据集预训练的正向DNN模型在后级联的方式，构建PGN模型，再通过数据集对PGN模型进行训练；其中逆向GRU模型的输出经高斯采样后得到的候选元结构，作为预训练的正向DNN模型的输入；最后将定制频谱输入经训练的PGN模型中，对PGN模型预测出的高斯分布进行概率采样，生成满足条件的结构参数。

本发明授权一种基于PGN模型的声学超材料设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PGN模型的声学超材料设计方法，其特征在于：包括如下步骤： 1构建包括声学超材料的结构参数以及相应频谱响应的数据集； 2以逆向GRU模型在前，经所述数据集预训练的正向DNN模型在后级联的方式，构建PGN模型，通过所述数据集对PGN模型进行训练；逆向GRU模型的输出经高斯采样后得到的候选元结构，作为预训练的正向DNN模型的输入； 3将定制频谱输入经训练的PGN模型中，对PGN模型预测出的高斯分布进行概率采样，生成满足条件的结构参数； 正向DNN模型的预训练过程，是以结构参数作为输入，以频谱响应作为输出，建立结构参数到频谱响应的正向映射；正向DNN模型以预测频谱响应与真实频谱响应的误差作为损失函数，用MAE作为衡量指标；当损失函数收敛后停止训练，固定模型的权重； PGN模型的损失函数，是以输入到PGN模型中的频谱响应与PGN模型输出的预测频谱响应之差进行构建的；在损失函数中添加KL散度和正则化项，以确保生成的概率分布为高斯分布； PGN模型的损失函数为： 其中N为训练样本总数，i为样本序号，MAE表示衡量指标； M表示结构参数的维度，μj表示生成高斯分布的均值的第j个分量，σj2表示生成高斯分布的方差向量的第j个分量，表示方差倒数。

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