一种基于深度学习的光子晶体二次谐波生成方法

本发明公开了一种基于深度学习的光子晶体二次谐波生成方法，包括：1利用参数化扫描的方法构建光子晶体能带数据集并进行预处理，2构建前向预测模型和串联网络模型，3将光子晶体的结构参数输入前向预测模型进行训练，再将能带数据输入串联网络中进行训练，4从训练好的串联网络模型中得到目标结构参数，利用二阶非线性效应生成二次谐波。本发明能降低人工试错成本，提高复杂光子晶体结构的设计效率，从而能实现二次谐波的高效生成。