基于数据驱动的光谱快速计算  

作　　者：邱维阳 

机构地区：[1]中山职业技术学院

出　　处：《中国新通信》2024年第15期19-21,共3页China New Telecommunications

基　　金：中山职业技术学院高层次人才科研启动项目(KYG2203)的资助。

摘　　要：从数据出发,运用深度学习方法进行纳米光子材料设计是近年来的一个研究热点。本研究详细阐述了深度神经网络的搭建与训练方法,并以SiO2/Si3N4多层膜结构为例,成功训练了一个高效的光谱预测模型。该模型可以在微秒级的时间内预测出多层膜结构的光谱响应,且预测的标准误差小于0.01,可为广大从事纳米光子材料研究的同行提供有益的参考。

关 键 词：数据驱动 深度学习 神经网络 纳米光子学 超材料 光谱计算 

分 类 号：TB383.1[一般工业技术—材料科学与工程] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O433[自动化与计算机技术—控制科学与工程]