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基于深度学习的Fano共振超材料设计
被引量：
4
1
作者
杨知虎
傅佳慧
+1 位作者
张玉萍
张会云
《中国光学（中英文）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期816-823,共8页
本文提出了一种基于深度学习的超材料Fano共振设计方法,能够获得高Q共振的线宽、振幅和光谱位置特性。利用深度神经网络建立结构参数和透射谱曲线之间的映射,正向网络实现对透射谱的预测,逆向网络实现对高Q共振按需设计,设计过程中实现...
本文提出了一种基于深度学习的超材料Fano共振设计方法,能够获得高Q共振的线宽、振幅和光谱位置特性。利用深度神经网络建立结构参数和透射谱曲线之间的映射,正向网络实现对透射谱的预测,逆向网络实现对高Q共振按需设计,设计过程中实现了低均方误差(MSE),训练集的均方误差为0.007。与传统方法需要耗时的逐个数值模拟相比,深度学习设计方法大大简化了设计过程,实现了高效、快速的设计目标。对Fano共振的设计也可推广应用到其它类型的超材料的自动逆向设计,显著提高了更复杂的超材料设计的可行性。
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关键词
超材料
神经网络
Fano共振
逆向设计
深度学习
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职称材料
题名
基于深度学习的Fano共振超材料设计
被引量：
4
1
作者
杨知虎
傅佳慧
张玉萍
张会云
机构
山东科技大学电子信息工程学院、青岛市太赫兹技术重点实验室
出处
《中国光学（中英文）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期816-823,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61875106,No.62105187)
山东省自然科学基金(No.ZR2021QF010)。
文摘
本文提出了一种基于深度学习的超材料Fano共振设计方法,能够获得高Q共振的线宽、振幅和光谱位置特性。利用深度神经网络建立结构参数和透射谱曲线之间的映射,正向网络实现对透射谱的预测,逆向网络实现对高Q共振按需设计,设计过程中实现了低均方误差(MSE),训练集的均方误差为0.007。与传统方法需要耗时的逐个数值模拟相比,深度学习设计方法大大简化了设计过程,实现了高效、快速的设计目标。对Fano共振的设计也可推广应用到其它类型的超材料的自动逆向设计,显著提高了更复杂的超材料设计的可行性。
关键词
超材料
神经网络
Fano共振
逆向设计
深度学习
Keywords
metamaterials
neural networks
Fano resonance
reverse engineering
deep learning
分类号
O436.3 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的Fano共振超材料设计
杨知虎
傅佳慧
张玉萍
张会云
《中国光学（中英文）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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