基于自注意力的深度神经网络编码光子晶体的方法

专利申请号：CN202211546437.6

公 开 号：CN115542433A

发 明 人：张昭宇 李文烨 李任杰 俞跃耀 

代 理 人：深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)谢松

代理机构：深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)

专利类型：发明专利

申 请 日：20221230

公 开 日：20221205

专利主分类号：G02B1/00

关 键 词：光子晶体 几何结构参数 编码特征 补丁图像 符号序列 空气孔 图像 注意力 品质因子Q 准确度 编码模块 光电设计 嵌入模块 神经网络 位置编码 连接层 维度 像素 应用 预测 

摘      要：本发明公开了一种基于自注意力的深度神经网络编码光子晶体的方法，提出了POViT模型，并将其应用到编码光子晶体；方法包括步骤：获取光子晶体的几何结构参数图像；光子晶体具有若干个空气孔，其几何结构参数图像的每个像素包括：空气孔的位置和半径；对几何结构参数图像进行维度重塑，得到若干个补丁图像；将补丁图像输入嵌入模块和位置编码模块，得到符号序列；将符号序列输入transformer编码模块，得到编码特征；将编码特征输入全连接层模块中，得到品质因子Q和模式体积V。POViT应用自注意力Transformer模型到光电设计领域，提高了预测光子晶体的Q因子和模式体积V的速度和准确度。