一种基于CNN-RNN并行融合的光子晶体透射光谱序列特征提取方法

摘要

本发明是一种基于CNN‑RNN并行融合的光子晶体透射光谱序列特征提取方法，涉及一般的序列型数据的处理分析，步骤是：采集一维光子晶体的透射光谱序列样本和结构参数组成训练数据集，通过构建的基于CNN‑RNN并行融合的神经网络模型进行特征提取和参量预测。利用融合后更加全面的序列特征对透射光谱序列进行分析，有效提升透射光谱序列的特征提取和结构设计性能。