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基于深度学习的微纳结构光谱设计研究进展

马文壮 游可唯 张胤 周阳 张丽

电子科技大学学报2024,Vol.53Issue(5):641-654,14.
电子科技大学学报2024,Vol.53Issue(5):641-654,14.DOI:10.12178/1001-0548.2024196

基于深度学习的微纳结构光谱设计研究进展

Research Progress on Deep Learning-Based Spectral Design of Micro-Nano Structures

马文壮 1游可唯 1张胤 1周阳 1张丽1

作者信息

  • 1. 电子科技大学国家电磁辐射控制材料工程技术研究中心,成都 611731||电子科技大学多频谱吸波材料与结构教育部重点实验室(B类),成都 611731
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摘要

Abstract

With the rapid development of artificial intelligence technology,deep learning has shown tremendous potential in the field of spectral regulation of micro-nano structures.By constructing complex neural network models,deep learning can learn the spectral response characteristics of micro-nano structures from experimental or simulation data without the need for explicit physical analytical models,thereby achieving efficient design optimization.This provides a new approach and methodology for the design of micro-nano structures.This paper reviews the recent research progress of deep learning in micro-nano structure design,focusing on its applications in structural color,thermal radiation control,and narrowband spectral sensing,and also discusses future opportunities and challenges in this field.

关键词

人工智能/深度学习/微纳结构/光谱设计

Key words

artificial intelligence/deep learning/micro-nano structures/spectral design

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

马文壮,游可唯,张胤,周阳,张丽..基于深度学习的微纳结构光谱设计研究进展[J].电子科技大学学报,2024,53(5):641-654,14.

基金项目

国家自然科学基金(52021001,52022018,52472147) (52021001,52022018,52472147)

电子科技大学学报

OA北大核心CSTPCD

1001-0548

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