论文摘要
提出一种基于人工神经网络(ANN)和粒子群优化(PSO)的半导体激光器参数反向设计方法。利用由传统数值仿真方法计算出的激光器功率样本数据来训练ANN,并用此网络预测激光器任意一组参数对应的功率谱,均方差可低至0.5 mW,用时仅0.07 s,计算速度提高了约1800倍(与相同环境下传统数值算法耗时125.57 s相比)。将此网络与PSO算法结合,可获得目标功率谱的对应参数,即实现反向设计。经计算获得的反向设计方案不唯一,从而进一步验证了半导体激光器非线性多参数的特点。相同环境下ANN结合PSO的反向算法(均方差低于0.04 mW,用时39.45 s)与传统数值反向方法(均方差为0.89 mW,用时192 h)相比,精度提高了22.25倍,速度提高了约17500倍,说明了该方法的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 冯佩,李俣
关键词: 激光器,人工神经网络,粒子群优化算法,激光器输出功率谱,反向设计
来源: 中国激光 2019年07期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 物理学,无线电电子学,自动化技术
单位: 山东大学信息科学与工程学院
基金: 国家重点研发计划(2018YFA0209000),国家自然科学基金(11304181),山东省自然科学基金(ZR2013FQ018)
分类号: TN248;TP18
页码: 9-15
总页数: 7
文件大小: 1346K
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标签：激光器论文; 人工神经网络论文; 粒子群优化算法论文; 激光器输出功率谱论文; 反向设计论文;