神经网络在调Q激光器优化设计上的应用

• 作者: 徐明顺 李兵斌 杨阳 王石语 程寅 蔡德芳 过振
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 激光技术 调Q激光器 系统设计 神经网络 反向传播网络
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 实验技术与元件
• 页码范围: 646-651
• 页数: 6页
• 分类号: TN242
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL20103703.0646

摘要

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.