Abstract: Y. Chen, C. Mao, M. Li, D. Zhu, L. Niu (2025)

In this paper, an optimised RP-CNN-DBN algorithm is used to achieve the inverse design of metasurface structures. A hole-type trimer metasurface structure is designed based on multipole theory. Simulations are performed using time domain finite difference method to generate a triple Fano resonance in a specific wavelength range. The structure is used as the basis to obtain the dataset. The spectral response is used as the input and the structural parameters are used as the output. The recurrence plot (RP) is used to transform the one-dimensional curve into two-dimensional picture, combining the respective features of convolutional neural network (CNN) and deep belief network (DBN), and the zebra optimization (ZOA) algorithm is used to find the best network parameters for DBN, so as to construct the optimized algorithm of RP-CNN-DBN, which achieves the nonlinear mapping between inputs and outputs. Meanwhile, comparing the prediction results of some other models, it is found that the values of MAE, MSE, MAPE and R2 of this algorithm are 0.0127, 0.0008, 0.0680 and 0.9928 respectively, which have better prediction results and provide a kind of reference for the inverse design of metasurfaces.

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Inverse design of hole-type trimer metasurface based on RP-CNN-DBN