一种基于任务目标的生成式电磁超表面结构设计方法及系统

本发明公开了一种基于任务目标的生成式电磁超表面结构设计方法及系统，涉及电磁超表面技术领域，建立任务目标，针对超表面的不同功能推导出超表面需要具备的特征频响幅度和相位特性。由该任务导向设计Kolmogorov‑Arnold网络改进的条件变分生成网络模型KAE网络作为结构生成网络。使用改进的深度神经网络模型作为正向预测网络，预测频响幅度和相位特性。通过定量计算与目标频响幅度、目标相位间的距离差，检索出最接近任务特征的超表面结构。提高了编码器和解码器网络的精度，缓解了傅里叶低频子空间引起的边缘震荡问题。解决了传统神经网络中一对多映射难以准确训练的问题，且具有精度高、设计效率高等优点。