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Multilayer Perceptron Models for Band Diagram Prediction in bi-dimensional Photonic Crystals

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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

multilayer perceptron, photonic band gap, photonic crystal, prediction

Idioma

Inglês

Citação

2018 SBFoton International Optics and Photonics Conference, SBFoton IOPC 2018.

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