一种基于强化学习的基片集成波导参数优化方法及结构
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摘要
本发明提供了一种基于强化学习的基片集成波导参数优化方法及结构，方法包括如下步骤：对待优化基片集成波导进行参数提取：参数包括阻抗网络中阻抗单元的偏转角度θ，以及加载其上的结构参数L；根据Q‑learning算法，基于强化学习中的ε贪婪策略，以参数夹角θ和尺寸L做范围变化并代入三维电磁场仿真软件进行变量仿真测试，得到参数对应的奖励值或惩罚值；根据所述参数对应的奖励值或惩罚值，得到最优参数。本发明在线下利用深度学习算法学习到最优的基片集成波导优化参数，然后在线上优化时使用，以快速得到给定设计参数及设计目标下最优的优化参数，提高了基片集成波导设计效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于强化学习的基片集成波导参数优化方法及结构
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113889737A
申请号 ：
CN202111165664.X
公开（公告）日 ：
2022-01-04
申请日 ：
2021-09-30
授权号 ：
CN113889737B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
黄永茂何宇王未来江婉
申请人 ：
西华大学
申请人地址 ：
四川省成都市金牛区土桥金周路999号
代理机构 ：
成都睿道专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
薛波
优先权 ：
CN202111165664.X
主分类号 ：
H01P11/00
IPC分类号 ：
H01P11/00 H01P3/00 G06N20/00 G06F30/367 G06F30/27 G06F115/12
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2022-01-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H01P 11/00
申请日 : 20210930
申请日 : 20210930
2022-01-04 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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