一种基于神经网络的光栅滤光片结构优化方法

摘要

本发明涉及一种基于神经网络的光栅滤光片结构优化方法，包括：1)计算不同结构参数下的光栅滤光片所对应的光谱；2)把计算所得经过预处理的光谱，以及每个光谱所对应的光栅滤光片结构参数数据对作为数据集，输入神经网络中,该神经网络包括一个正向神经网络以及一个反向神经网络；3)先对正向神经网络进行学习训练，建立从光栅滤光片结构参数到光谱的映射关系，得到训练好的正向神经网络模型；然后对反向神经网络进行训练学习，建立从光谱到光栅滤光片结构参数的映射关系，得到训练好的反向神经网络；4)将待测试的光栅滤光片结构参数矩阵输入到训练好的正向神经网络中，得到对应预测的光栅滤光片光谱，实现光栅滤光片的光谱预测；同样地，将待测试的光栅滤光片光谱矩阵输入到反向神经网络中，得到预测的结构参数，实现光栅滤光片的按需反向设计。