一种基于机器学习的光频梳性能分析方法及系统

摘要

一种基于机器学习的光频梳性能分析方法及系统，包括以下步骤：步骤1，通过仿真软件对微环谐振腔平台的波导类型建模仿真，并将仿真的二维数据导出备用；步骤2，在上阶段模拟得到的仿真结果的数据基础上计算高阶色散系数，在色散数据中输入对应的色散值，得到理想的光频梳光谱；步骤3，将上一阶段得到的数据，通过建立神经网络模型训练，对模型预测性能进行评估，实现整个GUI界面的具体分布和排版。本发明专利将硅基微环谐振腔产生光频梳的性能参数利用机器学习的方法进行分析，突破了传统方法的时耗性和局限性。仿真过程耗费更少的时间，整个过程前期只需一次工作量较大的数据完全准备，利用数据并训练好模型后，只需一键便可得到结果，从而大大减少了工作量，提高了工作效率。