摘要：提出一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)和粒子群優(yōu)化(PSO)的半導體激光器參數(shù)反向設計方法。利用由傳統(tǒng)數(shù)值仿真方法計算出的激光器功率樣本數(shù)據(jù)來訓練ANN,并用此網(wǎng)絡預測激光器任意一組參數(shù)對應的功率譜,均方差可低至0.5 mW,用時僅0.07 s,計算速度提高了約1800倍(與相同環(huán)境下傳統(tǒng)數(shù)值算法耗時125.57 s相比)。將此網(wǎng)絡與PSO算法結合,可獲得目標功率譜的對應參數(shù),即實現(xiàn)反向設計。經(jīng)計算獲得的反向設計方案不唯一,從而進一步驗證了半導體激光器非線性多參數(shù)的特點。相同環(huán)境下ANN結合PSO的反向算法(均方差低于0.04 mW,用時39.45 s)與傳統(tǒng)數(shù)值反向方法(均方差為0.89 mW,用時192 h)相比,精度提高了22.25倍,速度提高了約17500倍,說明了該方法的有效性。