基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化的半導(dǎo)體激光器參數(shù)反向設(shè)計(jì)方法
摘要：提出一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和粒子群優(yōu)化(PSO)的半導(dǎo)體激光器參數(shù)反向設(shè)計(jì)方法。利用由傳統(tǒng)數(shù)值仿真方法計(jì)算出的激光器功率樣本數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練ANN,并用此網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)激光器任意一組參數(shù)對(duì)應(yīng)的功率譜,均方差可低至0.5 mW,用時(shí)僅0.07 s,計(jì)算速度提高了約1800倍(與相同環(huán)境下傳統(tǒng)數(shù)值算法耗時(shí)125.57 s相比)。將此網(wǎng)絡(luò)與PSO算法結(jié)合,可獲得目標(biāo)功率譜的對(duì)應(yīng)參數(shù),即實(shí)現(xiàn)反向設(shè)計(jì)。經(jīng)計(jì)算獲得的反向設(shè)計(jì)方案不唯一,從而進(jìn)一步驗(yàn)證了半導(dǎo)體激光器非線性多參數(shù)的特點(diǎn)。相同環(huán)境下ANN結(jié)合PSO的反向算法(均方差低于0.04 mW,用時(shí)39.45 s)與傳統(tǒng)數(shù)值反向方法(均方差為0.89 mW,用時(shí)192 h)相比,精度提高了22.25倍,速度提高了約17500倍,說(shuō)明了該方法的有效性。
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