摘要
本发明提供一种无源器件的逆向建模设计方法及计算机可读介质,包括生成无源器件的不同版图尺寸的样本,建立性能数据集;以几何参数、工作频率为输入参数,性能参数为输出参数来建立和预训练得到正向模型;构建逆向神经网络模型;将整个性能数据集的参数空间划分为多个子训练域,在每个子训练域内分别建立并训练一个逆向子模型;训练完成后,集成所有逆向子模型以形成最终的逆向神经网络模型,逆向神经网络模型用于根据指定的工作频率和性能参数,输出满足条件的几何参数解。本发明的方法利用正向模型构建高置信度的数据集,再基于输出参数的唯一性将数据集划分并分别得到逆向子模型,实现了从目标性能参数到几何参数的快速精准映射。