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本文完整地描述了利用神经网络计算光子晶体能带的建模过程,为光子晶体能带的计算和优化提供了新的方法。用公式与图形描述了BP算法正向传播和反向传播的过程。在建模过程中,多次进行局部优化,极坐标系的选择使得变量对结果的影响有清晰的物理意义,并帮助我们发现了低影响因子d、归一化系数λ和超参数优化的引入减小了神经网络计算结果与理论值的误差。利用所构建的神经网络计算光子晶体能带具有速度快、误差小的优点,为光子晶体的设计提供了理论方法。