基于DNN模型的DFB激光器光谱参数反向设计方法

本发明涉及半导体激光器与深度学习领域，公开了一种基于DNN模型的DFB激光器光谱参数反向设计方法，包括如下步骤：给定DFB激光器的光谱参数，通过传输矩阵方法获得其阈值光谱；提取阈值光谱的特征参数；记录特征参数的值以及相应的DFB激光器的光谱参数值生成数据集；采用粒子群算法对DNN模型的权重及反向传播误差进行初始化；将数据集输入初始化后的模型中进行训练；给定目标阈值光谱，提取特征参数；将特征参数输入训练好的模型中，输出DFB激光器的光谱参数，实现光谱参数的反向设计。本发明的方法可以减少多次使用光谱仪获取阈值光谱的繁琐操作，提高了精确度，缩小所用时间及内存占比，从而更快、更精确地优化其光谱特性。