基于深度卷积网络的双频带EIT超表面优化设计方法

本发明公开一种基于深度卷积网络的双频带EIT超表面优化设计方法。本发明步骤：1、构建深度卷积神经网络的输入数据；2、构建深度卷积神经网络；深度卷积神经网络以两个传输频谱作为输入，结构参数作为输出，两种极化激励方式下的频谱对应一组结构参数；3、将间隔采样的输入数据训练深度卷积神经网络。本发明提出的深度卷积网络可以实现由电磁响应到超表面结构的逆向设计功能。本发明基于深度学习框架，利用不同极化方式的光谱确定一组结构参数，解决参数设计空间大，数据集构造复杂的问题。