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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的任意波形产生器及其设计方法，任意波形产生器包括自下而上依次设置的硅衬底层、二氧化硅层和硅设计层，硅设计层的中间像素拓扑图案设计区域的像素拓扑图案采用基于机器学习的任意波形产生器逆向设计方法获得；方法包括：获取期望的波形产生器透射光谱，作为逆向预测多层感知器的输入，获得波形产生器设计区域的像素拓扑图案；其中，逆向预测多层感知器训练时，先对一正向仿真多层感知器进行训练，然后固定正向仿真多层感知器的参数，将逆向预测多层感知器与正向仿真多层感知器串联构建串联神经网络模型，对串联神经网络模型进行训练。相比于传统的机器学习光子学设计，本发明具有速度快、效率高、易于收敛等优点。
主权项：1.一种基于机器学习的任意波形产生器逆向设计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取期望的波形产生器透射光谱，以该波形产生器透射光谱作为逆向预测多层感知器的输入，获得波形产生器设计区域的像素拓扑图案，实现任意波形产生器的设计；其中，所述逆向预测多层感知器训练时，先对一正向仿真多层感知器进行训练，然后固定正向仿真多层感知器的参数，将逆向预测多层感知器与所述正向仿真多层感知器串联构建串联神经网络模型，对所述串联神经网络模型进行训练，确定逆向预测多层感知器的参数，所述正向仿真多层感知器的输入为像素拓扑图案，输出为预测的透射光谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于机器学习的任意波形产生器及其设计方法
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