申请/专利权人：香港科技大学(广州)

申请日：2024-01-25

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117630049B

主分类号：G01N22/00

分类号：G01N22/00;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明提出了一种基于机器学习梯度下降算法的材料电磁参数提取方法，包括以下步骤：S1，获取待测样品的透射率；S2，根据电磁波原理得到待测样品的折射率与电磁波阻抗表达式；S3，根据复介电常数、折射率和电磁波阻抗得到透射率函数；S4，根据透射率函数和透射率得到损失函数；S5，利用机器学习梯度下降算法对损失函数求解待测样品的复介电常数。本发明的电磁参数反演算方法是基于人工智能领域最为关键的梯度递降理念所进行的，本算法不同于基于代数运算法的NRW方法，可以与深度学习以及神经网络所结合实现更灵活的运算。其次，NRW运算法需要测得样品的透射率与反射率，而本方法仅需要透射率一项参数，此外，对于斜入射的情况，本方法依然可以正常工作。

主权项：1.一种基于机器学习梯度下降算法的材料电磁参数提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取待测样品的电磁波透射率；S2，根据电磁波原理得到待测样品的折射率与电磁波阻抗表达式；S3，根据电磁波波矢、复介电常数、折射率和电磁波阻抗得到透射率函数；透射率函数的表达式为：tεr=2j*z2j*z*jnp.cosn*d*k+1+z*z*jnp.sinn*d*k其中，tεr表示透射率函数；2表示数值2；j表示虚数单位；z表示待测样品的电磁波阻抗；jnp.cos表示余弦函数；n表示待测样品的折射率；d表示待测样品的厚度；k表示入射激励源电磁波波矢；1表示数值1；jnp.sin表示正弦函数；S4，根据透射率函数和步骤S1中的透射率得到损失函数；S5，利用机器学习梯度下降算法对损失函数求解待测样品的复介电常数；其中，在步骤S1中待测样品透射率的获取方法包括构建待测样品透射率的获取系统，待测样品透射率的获取系统包括入射激励源电磁波、待测样品和电磁波接收解析器；所述入射激励源电磁波用于发射频率为Freq的电磁波；所述电磁波接收解析器用于对接收到的电磁波进行解析得到待测样品的透射率t0；所述待测样品包括匀质板，将入射激励源电磁波置于匀质板的一端，再将电磁波接收解析器置于匀质板的对立端；根据入射激励源电磁波频率得到入射激励源电磁波波矢的方法为：k=2*np.pi*Freq3E8其中，k表示入射激励源电磁波波矢；2表示数值2；np.pi表示圆周率π；Freq表示入射激励源电磁波的频率；3E8表示入射激励源电磁波的传播速度；在步骤S3中待测样品的复介电常数表达式为：EpsR=EpsRr+EpsRi*1j其中，EpsR表示待测样品的复介电常数；EpsRr表示复介电常数的实部数值；EpsRi表示复介电常数的虚部数值；1表示数值1；j表示虚数单位；在步骤S2中待测样品的折射率的表示方法为：n=jnp.sqrtEpsR其中，n表示待测样品的折射率；jnp.sqrt表示开平方；EpsR表示待测样品的复介电常数；在步骤S2中待测样品的电磁波阻抗的表示方法为：z=jnp.sqrt1EpsR其中，z表示待测样品的电磁波阻抗；jnp.sqrt表示开平方；EpsR表示待测样品的复介电常数；在步骤S4中损失函数的表达式为：f_lossεr=丨tεr-t0丨其中f_lossεr表示损失函数；丨丨表示绝对值函数；tεr表示透射率函数；t0表示通过实验获取得到的透射率；在步骤S5中求解方式包括以下步骤：S51，设定一个样品复介电常数为εi作为迭代的初始值；设定学习速率L和预设迭代次数阈值；S52，对损失函数f_lossεr关于变量εr求微分df_lossεr=∂f_lossεr∂εr，其中∂表示求偏导；S53，从样品复介电常数的初始值εi开始迭代计算：εin+1=εin-L*df_lossεin其中，εin+1表示第n次迭代得到的复介电常数，并且作为第n+1次迭代的初始值；εin表示第n次迭代的初始值，同时也是第n-1次迭代得到的复介电常数；L表示机器学习的学习速率；当损失函数f_lossεr小于预设停止阈值时，或者迭代次数大于预设迭代次数阈值时，停止循环。

全文数据：

权利要求：

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