文献类型：期刊文章

作　　者：郭欢[1]

GUO Huan(College of Basic Sciences,Zhengzhou Institute of Technology,Zhengzhou 450044,China)

机构地区：[1]郑州工程技术学院基础科学学院,郑州450044

出　　处：《激光杂志》

基　　金：河南省科技厅重点研发与推广专项(科技攻关)(No.202102210156)。

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：9

起止页码：166-169

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：当前数学建模方法无法准确描述激光放大器的特性,导致激光放大器特性分析精度低,无法满足激光放大器实际应用的要求。为了改善激光放大器特性数学建模的效果,提出了基于深度学习的激光放大器特性数学建模方法。首先采集影响激光放大器特性的因素数据,然后将它们作为深度学习算法的输入,激光放大器输出功率作为深度学习算法的输出,通过深度学习算法的训练,、建立拟合激光放大器特性和影响之间变化关系的数学模型,最后在Matlab 2018平台进行了激光放大器特性数学建模方法性能的测试实验,结果表明,深度学习的激光放大器特性数学建模精度高于93%,建模误差控制在激光放大器实际应用有效范围内,相对于当其激光放大器特性数学建模方法,本方法具有十分明显优势,获得了更优的激光放大器特性分析结果。

关 键 词：深度学习  激光放大器 特性分析 数学建模方法 光功率

分 类 号：TN247]