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上传时间: 2021-02-10
详细说明：通过神经网络(NN)建立了调Q激光器的优化设计模型。利用典型的谐振腔参数和抽运参数由速率方程进行数值求解,获得激光器的输出数据,形成神经网络的训练样本。通过这些样本对反向传播(BP)神经网络进行训练,从而建立起一个联接激光器的结构参数和激光器输出性能参数的BP神经网络。利用该网络能够由激光器输出参数对激光器结构参数进行预测,完成激光器的快速设计,在Pentium 4 2.4 GHz的计算机上训练用时为2.96 s。测试数据显示,测试值和预测值的峰值功率、光束质量、脉宽的标准差分别为3.1%,3.4%,5.8%。结果表明,利用BP神经网络依据激光器的输出要求参数进行反向设计,预测出的激光器结构参数和抽运参数误差小,实验数据能够很好吻合。
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