基于人工神經網絡和粒子群優化的半導體激光器參數反向設計方法
作者：馮佩; 李俁 山東大學信息科學與工程學院; 山東青島266237
摘要：提出一種基于人工神經網絡(ANN)和粒子群優化(PSO)的半導體激光器參數反向設計方法。利用由傳統數值仿真方法計算出的激光器功率樣本數據來訓練ANN,并用此網絡預測激光器任意一組參數對應的功率譜,均方差可低至0.5 mW,用時僅0.07 s,計算速度提高了約1800倍(與相同環境下傳統數值算法耗時125.57 s相比)。將此網絡與PSO算法結合,可獲得目標功率譜的對應參數,即實現反向設計。經計算獲得的反向設計方案不唯一,從而進一步驗證了半導體激光器非線性多參數的特點。相同環境下ANN結合PSO的反向算法(均方差低于0.04 mW,用時39.45 s)與傳統數值反向方法(均方差為0.89 mW,用時192 h)相比,精度提高了22.25倍,速度提高了約17500倍,說明了該方法的有效性。
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