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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明设计了一种基于智能算法的高Q值的硅基光子晶体纳米束微腔，首先，制备包含随机生成的光子晶体纳米束微腔的初始Q值的数据集。随后，用该数据集训练含有一个隐藏层的神经网络，其输入为中心孔的间距和六对梯度孔间距等参数，其输出为log10Q，得到一个训练好后的神经网络，用来预测不同结构参数对应的微腔Q值。之后，将神经网络的输出作为遗传算法的适应度函数，对结构进行优化，得到最优的谐振腔。本发明针对在优化Q值时难以同时优化多个参数的问题，实现了目前最高Q值的硅基光子晶体纳米束微腔，具有品质因子高和模式体积小、尺寸小、制备简单等优势，在低功率信号处理、光学激光器、高性能滤波和传感等领域有着广泛的应用。
主权项：1.一种基于智能算法的高Q值硅基光子晶体纳米束微腔，其特征在于：该硅基光子晶体纳米束微腔为谐振腔，包括两个反射区和渐变区，渐变区位于两个反射区中间，渐变区包括若干渐变孔；首先只对腔长进行扫描，渐变孔的大小从渐变区的中间位置向两边呈递进增加，确定此时的硅基光子晶体纳米束微腔为初始谐振腔结构，在初始谐振腔结构的基础上，通过微调渐变孔，生成随机结构，获取Q值关于随机结构参数的数据集，将该数据集分为训练集和测试集；然后采用神经网络，其输入为腔长和渐变孔之间的距离，其输出为log10Q，分别采用训练集和测试集对该神经网络进行训练及测试，得到训练好后的神经网络；最后，结合遗传算法对初始谐振腔结构进行优化，以训练好后神经网络的输出为遗传算法的适应度函数，向着适应度高的方向迭代，得到最终收敛的log10Q，即得到最优的谐振腔结构参数以及对应的Q值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种基于智能算法的高Q值硅基光子晶体纳米束微腔
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