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J-GLOBAL ID：202002295740585601   整理番号：20A0589101

ニューラルネットワークに基づく格子構造パラメータの逆モデル【JST・京大機械翻訳】

Reverse model of grating structure parameters based on neural network

著者 (5件)： Cui Jiwen (Harbin Institute of Technology, Center of Ultra-Precision Optoelectronic Engineering, Harbin, China) ,  Zhao Xingyu (Harbin Institute of Technology, Center of Ultra-Precision Optoelectronic Engineering, Harbin, China) ,  Zhang Tao (Harbin Institute of Technology, Center of Ultra-Precision Optoelectronic Engineering, Harbin, China) ,  Zhang Tao (Harbin Institute of Technology, Space Environment Simulation Research Infrastructure, Harbin, China) ,  Jiang Jiacheng (Harbin Institute of Technology, Center of Ultra-Precision Optoelectronic Engineering, Harbin, China)
資料名： Optical Engineering  (Optical Engineering)
巻： 59  号： 2  ページ： 024106  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0577B  ISSN： 0091-3286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 要約。格子の応用において,構造パラメータの測定結果を迅速に得る必要があり,測定した格子のパラメータは通常,散乱測定によって逆になる。ニューラルネットワークに基づく格子パラメータ最適化モデルを提案した。回折効率測定結果を逆に計算することによって,格子の構造パラメータを迅速に得ることができた。実験においてモデルを適用して,透過格子の溝深さの相対誤差は0.23%であり,デューティ比の相対誤差は0.92%であり,反射格子の溝深さの相対誤差は0.91%であり,デューティ比の相対誤差は2.15%であった。格子構造パラメータを測定するためにニューラルネットワークツールを用いて,測定結果を迅速かつ正確に得ることができた。Copyright 2020 Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 格子定数 ,  回折効率 ,  *ニューラルネットワーク ,  *構造パラメータ
準シソーラス用語： 反射格子 ,  デューティサイクル ,  相対誤差 ,  最適化モデル ,  逆モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 格子 ,  散乱測定 ,  ニューラルネットワーク

分類 (2件)： ホログラフィーの応用  (BD03074U) ,  光デバイス一般  (BD06010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  格子構造 ,  パラメータ ,  モデル