【摘 要】
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纳米光子学的逆向设计在许多领域有广泛的应用,如超材料、纳米光学天线、光学分束器与模式复用解复用器等。这对纳米光子学器件的逆向设计算法提出了挑战。神经网络作为一种数据驱动的方法,在加快纳米光子器件的逆向设计中起着重要的作用,但直接通过神经网络进行逆向设计会导致输入的目标电磁响应的鲁棒性和稳定性问题。在逆向设计中我们无法先验的得到设计目标的准确信息,因此要求神经网络对输入的目标电磁响应具有鲁棒性,即对
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纳米光子学的逆向设计在许多领域有广泛的应用,如超材料、纳米光学天线、光学分束器与模式复用解复用器等。这对纳米光子学器件的逆向设计算法提出了挑战。神经网络作为一种数据驱动的方法,在加快纳米光子器件的逆向设计中起着重要的作用,但直接通过神经网络进行逆向设计会导致输入的目标电磁响应的鲁棒性和稳定性问题。在逆向设计中我们无法先验的得到设计目标的准确信息,因此要求神经网络对输入的目标电磁响应具有鲁棒性,即对于物理上不存在的电磁目标响应也能够给出合理且尽可能对应的电磁结构。本论文提出了一种改进的降噪自编码器网络,其结构包括（1）替代数值模拟的预训练正向网络和（2）抗干扰的逆向设计网络。我们的网络模型引入了对偶学习的思想,扩充了数据集并且提高了逆向设计网络的准确性;同时在训练逆向设计网络的时候对其输入加入一定的随机干扰,使得改进的降噪自编码器网络比传统的全连接神经网络具有更高的准确性和鲁棒性。我们在正文中通过三个具体的例子证明了我们提出的网络的准确性和鲁棒性,实现了核壳结构散射体的散射谱逆向设计。最后,我们还尝试了将粒子群优化算法等传统优化算法与神经网络相结合的方式进行逆向设计,结合了神经网络的高速并行的优势与粒子群优化算法强大的寻找全局与局部最优的能力。我们同样利用核壳结构的散射谱逆向设计问题对该方法进行了验证,证实了将神经网络引入粒子群优化算法等传统算法在求解逆向设计问题中的高效性。
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