本文主要研究内容
作者冯佩,李俣（2019）在《基于人工神经网络和粒子群优化的半导体激光器参数反向设计方法》一文中研究指出：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。
Abstract
di chu yi chong ji yu ren gong shen jing wang lao (ANN)he li zi qun you hua (PSO)de ban dao ti ji guang qi can shu fan xiang she ji fang fa 。li yong you chuan tong shu zhi fang zhen fang fa ji suan chu de ji guang qi gong lv yang ben shu ju lai xun lian ANN,bing yong ci wang lao yu ce ji guang qi ren yi yi zu can shu dui ying de gong lv pu ,jun fang cha ke di zhi 0.5 mW,yong shi jin 0.07 s,ji suan su du di gao le yao 1800bei (yu xiang tong huan jing xia chuan tong shu zhi suan fa hao shi 125.57 sxiang bi )。jiang ci wang lao yu PSOsuan fa jie ge ,ke huo de mu biao gong lv pu de dui ying can shu ,ji shi xian fan xiang she ji 。jing ji suan huo de de fan xiang she ji fang an bu wei yi ,cong er jin yi bu yan zheng le ban dao ti ji guang qi fei xian xing duo can shu de te dian 。xiang tong huan jing xia ANNjie ge PSOde fan xiang suan fa (jun fang cha di yu 0.04 mW,yong shi 39.45 s)yu chuan tong shu zhi fan xiang fang fa (jun fang cha wei 0.89 mW,yong shi 192 h)xiang bi ,jing du di gao le 22.25bei ,su du di gao le yao 17500bei ,shui ming le gai fang fa de you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中国激光的冯佩,李俣，发表于刊物中国激光2019年07期论文，是一篇关于激光器论文,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,中国激光2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国激光2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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