-4</sup> ，且結(jié)合優(yōu)化算法尋優(yōu)得到的結(jié)果比原始數(shù)據(jù)集中最小半高全寬減小了0.040nm .新方法相較于傳統(tǒng)方法提升了復(fù)雜超表面結(jié)構(gòu)的優(yōu)化效率和效果.-龍?jiān)雌诳W(wǎng)" />

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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的窄線寬光譜結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化

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關(guān)鍵詞：超表面；微納結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)；Fano共振；深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；優(yōu)化算法中圖分類號(hào)：TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1671-7775（2025）04-0438-06引文格式：，等.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的窄線寬光譜結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2025，46（4） ：43（剩余8974字）

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