深度学习作为一个研究领域,是一种十分重要的技术手段。深度学习以其预测的精确性和较低的时间成本,近年来在光子学领域内得到了广泛的应用。半导体激光器作为典型的光子学器件,有着体积小、重量轻、波长范围宽和可靠性高等特点,是光通信、成像、探测、工业加工领域内普遍使用的关键器件之一。电流-功率曲线、小信号响应和波长特性都可以作为其测试时的输出的关键参考指标,由半导体激光器内部的多个参数共同决定。在半导体激光器的制造过程中,通过对其输出谱线进行分析测试,若未达到生产要求,则需对问题参数进行提取（即反向设计）,该过程对于实际的工业生产是具有指导意义的。对于激光器的反向设计过程,传统的方法是基于数值仿真和相关计算的方式,基于半导体激光器内部的多个物理过程,并通过相关公式进行求解。该方法需要对方程进行多次迭代,在运算的资源方面会有比较大的使用,同时也会花费更多的时间。本文提出了一种基于深度学习与粒子群算法的半导体激光器参数提取与反向设计方法,通过将深度学习与粒子群算法进行结合,最终使得对参数的预测结果生成速度快,并且具有比较高的准确度。对参数提取结果的相关数据进行统计与误差分析,进一步验证了本文方法的有效性。本文的主要研究内容和成果如下:一是对行波模型法（TWM）进行了研究。TWM方法作为本文中半导体激光器模型的仿真方法,基本原理是以矩阵的形式描述半导体激光器中的载流子和光子的有效结合过程,从而模拟半导体激光器电和光的输出特性。基于TWM仿真方法计算得到的半导体激光器输入、输出数据都用于深度学习的训练过程。本文选取半导体激光器的L-I曲线和小信号响应曲线作为神经网络的输出指标,以对激光器系统进行映射。二是建立了一个全连接的深度学习神经网络,基于TWM方法计算生成的数据集和相关背景知识对网络的结构进行完善。训练后的网络用测试数据集进行验证,用网络生成的数据与原始数据进行对比,并对训练集和测试集的数据进行统计和误差分析,结果显示网络具有良好的拟合能力。以温度为参考指标对网络的预测能力进行验证,通过对比网络在不同温度下的测试结果,证明了深度学习方法的拟合能力和预测能力。三是对粒子群算法（PSO）的基本原理进行了研究,并根据半导体激光器参数提取问题对算法进行设置。将粒子群算法与深度学习方法相结合,可以对半导体激光器的参数进行快速且精确的反向设计。基于本文所研究问题的多解特性,对目标参数进行多次反向设计并对反推的结果进行统计与误差分析,结果表明基于深度学习结合粒子群算法的方法得到的参数分布并不是完全随机的,而是在一定的误差范围内收敛于原始数据附近,从而验证了该反向设计方法的有效性。