一种基于遗传算法优化DNN神经网络的荧光粉LED出光效果预测方法

    公开(公告)号:CN119538540A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411588878.1

    申请日:2024-11-08

    Abstract: 一种基于遗传算法优化DNN神经网络的荧光粉LED出光效果预测方法,属于发光二极管技术领域,包括以下步骤:首先,建立荧光粉层的仿真模型,采集并构建数据集;其次,构建DNN神经网络模型;第三,利用遗传算法对DNN网络的超参数进行优化;第四,完成模型迭代优化;最后,使用优化后的DNN网络对荧光粉LED的出光效果进行预测。本发明实现任意种类荧光粉LED出光效果预测,并且相对平均误差较低,解决了荧光粉LED设计过程中效率低、成本高、普适性差等问题,为荧光粉LED出光效果预测提供了一种新的思路,具有较大的实用价值。

    一种基于钙钛矿相变材料的可调谐微纳激光器及其制备方法

    公开(公告)号:CN119496045A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202411691416.2

    申请日:2024-11-25

    Abstract: 本发明提供一种基于钙钛矿相变材料的可调谐微纳激光器及其制备方法,属于微纳光电子技术领域,包括基板及从下至上依次设于基板上的分布式布拉格反射镜、增益介质层及反射镜;其中增益介质为具有晶相转变特性的钙钛矿材料。基底为对泵浦光以及发射光透明或损耗小的材料;分布式布拉格反射镜由高折射率层和低折射率层交替布置而成;增益介质层为具有晶相转变特性的钙钛矿薄膜层,钙钛矿材料在激光谐振腔中的光谱调谐功能;反射镜由金属薄膜组成。本发明将钙钛矿材料同时作为增益介质和相变材料,实现激光波长的宽范围调谐,调谐范围可达数纳米甚至更宽;能够提高能源利用效率、具有高稳定性,适用于多种类型的可调谐微纳激光应用。

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