Multilayer Perceptron Models for Band Diagram Prediction in bi-dimensional Photonic Crystals
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Pós-graduação
Curso de graduação
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Editor
Ieee
Tipo
Trabalho apresentado em evento
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
We modeled Multilayer Perceptron (MLP) Artificial Neural Network for predicting band diagrams (BD) of bi-dimensional photonic crystals. Datasets for MLP training were created by relating geometric and material properties to BDs of triangular-and square-lattice photonic crystals. We demonstrate that fast-training MLP models are able to estimate accurate BDs and existing photonic band gaps through rapid computations.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Inglês
Citação
2018 Sbfoton International Optics And Photonics Conference (sbfoton Iopc). New York: Ieee, 5 p., 2018.
