Confinement Loss Prediction in Diverse Anti-Resonant Fibers through Neural Network

一般化 粒子群优化 人工神经网络 卷积神经网络 计算机科学 有限元法 算法 计算 遗传算法 光学 人工智能 机器学习 物理 数学 结构工程 工程类 数学分析
作者
Zhenyu Gu,Tigang Ning,Li Pei,Yangmei Liu,Jing Li,Jingjing Zheng,Jingyi Song,Chengbao Zhang,Hua Wang,Wei Jiang,Wensheng Wang
出处
期刊:Optics Express [Optica Publishing Group]
被引量:1
标识
DOI:10.1364/oe.517026
摘要

In this work, genetic algorithm (GA) is employed to optimize convolutional neural networks (CNNs) for predicting the confinement loss (CL) in anti-resonant fibers (ARFs), achieving a prediction accuracy of CL magnitude reached 90.6%, which, to the best of our knowledge, represents the highest accuracy to date and marks the first instance of using a single model to predict CL across diverse ARF structures. Different from the previous definition of ARF structures with parameter groups, we use anchor points to describe these structures, thus eliminating the differences in expression among them. This improvement allows the model to gain insight into the specific structural characteristics, thereby enhancing its generalization capabilities. Furthermore, we demonstrate a particle swarm optimization algorithm (PSO), driven by our model, for the design of ARFs, validating the model's robust predictive accuracy and versatility. Compared with the calculation of CL by finite element method (FEM), this model significantly reduces the cost time, and provides a speed-up method in fiber design driven by numerical calculation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
NexusExplorer应助不吃西瓜采纳,获得10
1秒前
luiii发布了新的文献求助20
1秒前
失眠无声发布了新的文献求助10
1秒前
林子发布了新的文献求助10
2秒前
fvsd发布了新的文献求助10
4秒前
6秒前
6秒前
Akim应助失眠无声采纳,获得10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
梅伊斯发布了新的文献求助10
13秒前
lixingyun发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
14秒前
15秒前
16秒前
16秒前
不吃西瓜发布了新的文献求助10
17秒前
NexusExplorer应助二七采纳,获得10
18秒前
研友_8QyXr8发布了新的文献求助10
18秒前
在水一方应助WD采纳,获得10
21秒前
mk发布了新的文献求助10
22秒前
24秒前
FashionBoy应助内丹翠采纳,获得10
27秒前
27秒前
烟花应助昵称采纳,获得10
27秒前
勤恳剑通发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
miketyson完成签到,获得积分10
29秒前
......完成签到 ,获得积分10
29秒前
天天完成签到 ,获得积分10
30秒前
33秒前
停騮_ 完成签到,获得积分10
35秒前
一盘唐僧肉完成签到,获得积分10
35秒前
35秒前
Tsui发布了新的文献求助10
37秒前
Dlan完成签到,获得积分10
39秒前
40秒前
40秒前
李李发布了新的文献求助10
43秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975378
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519775
关于积分的说明 11199621
捐赠科研通 3256067
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798124
邀请新用户注册赠送积分活动 877386
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806305