一种用于超表面电磁特性估算的多模态深度学习模型构建方法、介质、设备及应用

本发明属于电子信息技术领域，公开了一种用于超表面电磁特性估算的多模态深度学习模型构建方法、介质、设备及应用，在超表面参数空间中将各个结构参数向量对应的超表面图案二值化；构建多模态深度学习模型MMN并初始化可训练参数；使用有限元法计算结构参数向量对应的准确电磁响应，并将结构参数向量与二值化矩阵视为输入，将电磁响应视为输出，配对形成训练样本集；根据损失函数和训练样本集，使用梯度下降法训练MMN模型。本发明得到的MMN模型能够准确估算超表面的电磁特性并且所需的训练样本集大小是单模态模型所需样本集大小的39％。