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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明属于光子晶体纳米技术领域，具体为一种基于亚波长光栅的粒子捕获装置的逆向设计方法，属于光学领域。本发明实现了根据目标光力曲线对亚波长光栅对结构设计：设计分为逆向网络模型和调用逆向模型进行结构设计两个阶段。训练阶段，通过时域差分方法获取亚波长光栅捕获纳米粒子光力的数据；之后通过建立结构为输入、光力曲线为输出的全连接正向网络；把该正向网络与光力为输入、结构为输出的网络进行拼接训练逆向网络。逆向网络训练好后，第二阶段可以把满足光力曲线的目标谱线作为逆向模型的输入，从而快速得到亚波长光栅的结构参数。本发明克服了传统器件设计中，由于高维空间搜索范围大导致的设计复杂度高问题，提高了结构设计的效率。
主权项：1.一种基于神经网络的亚波长光栅逆向设计方法，针对亚波长光栅捕获纳米粒子的性能进行结构优化和设计，旨在设计出捕获性能良好的亚波长光栅结构。其特征在于：采用神经网络算法，通过时域有限差分方法构建训练所需要的数据集进行训练，最后利用训练的模型得到目标光力曲线的结构参数：具体步骤为：1首先，通过时域有限差分方法，获取用于训练的数据集；2然后构建出结构参数为输入、光力峰值和曲线为输出的正向模型，利用数据集进行训练，达到收敛条件后，得到正向神经网络模型；3构建光力峰值为输入，结构参数为输出的逆向模型，并将之前构建好的正向网络拼接在后共同训练，其中正向模型的参数保持不变，达到收敛后，获得逆向模型；4把目标光力峰值输入该模型中，中间输出获得亚波长光栅的结构参数，模型最终得到的是完整的光力曲线和峰值；5将完整的光力曲线添加到逆向网络的输入，重复上述过程训练并输出得到最终的亚波长光栅的结构参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 基于神经网络的亚波长光栅高通量粒子捕获装置逆向设计方法
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