摘要
本发明公开了一种基于多网络级联模型的拓扑光开关结构设计方法及系统,涉及拓扑光开关结构设计领域,基于多网络级联模型的拓扑光开关结构设计方法主要包括:构建一维卷积逆向设计网络、振幅耦合比率预测网络、基于传输矩阵法的数学模型和透射谱正向预测模型;对各子模型进行独立训练,将训练好的子模型进行级联,使得每个网络的输出成为下一个网络的输入,得到多网络级联模型,对多网络级联模型进行整体训练,得到优化的一维卷积逆向设计网络;根据目标透射谱数据,利用优化的一维卷积逆向设计网络,得到目标结构参数。实施本发明提供的基于多网络级联模型的拓扑光开关结构设计方法及系统,能提高拓扑光开关结构设计的准确性。
技术关键词
结构设计方法
一维卷积神经网络
多网络
结构设计系统
光开关
比率
数学模型
微环谐振器
数据
级联
参数扫描方法
矩阵
图像编码
编码器
解码器
特征值
模型训练模块
系统为您推荐了相关专利信息
一维卷积神经网络
故障诊断测试
样本
工业锅炉
生成网络模型
图形处理器
光信号
半导体光放大器
硅光芯片
发送器
宏观孔隙
岩心数据
储层孔隙结构
注意力
深度学习模型训练
散热结构
结构设计方法
散热器
构型
机器学习方法