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

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。
上海交通大学 | 昆明贵研新材料科技有限公司
鞠生宏 | 朱德昭 | 张爱敏 | 陈力