首页> 中国专利> 基于神经网络和贝叶斯优化的热辐射材料设计方法及系统

基于神经网络和贝叶斯优化的热辐射材料设计方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于神经网络和贝叶斯优化的热辐射材料设计方法及系统,包括如下步骤:模型获取步骤:获取并训练深度学习神经网络模型;循坏迭代步骤:将训练后的深度学习神经网络模型结合贝叶斯优化对热辐射材料结构设计进行循环迭代,得到热辐射材料结构设计。本发明通过采用深度学习神经网络模型和贝叶斯优化相结合的设计框架,将高维候选空间映射为低维、连续且紧凑的空间,再由贝叶斯优化进行高效搜索,解决了高维热辐射材料难以实现全局优化设计的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN114664395A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202210300613.1

  • 发明设计人 鞠生宏;朱德昭;张爱敏;陈力;

    申请日2022-03-25

  • 分类号G16C60/00;G16C20/30;G16C20/70;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/12;

  • 代理机构上海汉声知识产权代理有限公司;

  • 代理人胡晶

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2023-06-19 15:44:42

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-24

    公开

    发明专利申请公布

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号