标题: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
作者:冯佩; 李俣
作者机构:[冯佩]山东大学信息科学与工程学院, 青岛, 山东 266237, 中国;[李俣]山东大学信息科学与工程学院, 青岛, 山东 266237, 中国. 更多
来源:中国激光
出版年:2019
卷:46
期:7
DOI:10.3788/CJL201946.0701001
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
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A; NN,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0.5mW,用时仅0.07s,计算速度提高了约1800倍(与相同环境下传统数值算; 法耗时125.57s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39.45s)与传统数值反向方法(均方差为0.89mW,用时192h)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。
收录类别:EI;CSCD
资源类型:期刊论文
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