研究目的
将深度学习应用于直接从激光参数集或纳米粒子分布预测颜色，并提出一种通过深度学习进行逆向设计的新方法，以根据所需颜色检索合适的激光参数或纳米粒子分布。
研究成果
展示了在数据充足时用深度学习替代实验和模拟的能力。介绍了一种简单且精确的逆向设计方法，适用于工业领域（如等离子体艺术创作）。
研究不足
该方法的准确性取决于训练数据的可用性和质量。激光/纳米粒子参数生成颜色的非唯一性使逆向设计复杂化。
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[IEEE 2019年国际光电器件数值模拟会议(NUSOD) - 加拿大安大略省渥太华(2019.7.8-2019.7.12)] 2019年国际光电器件数值模拟会议(NUSOD) - 等离子体中的深度学习与逆向设计
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[IEEE 2019年国际光电器件数值模拟会议(NUSOD) - 加拿大安大略省渥太华(2019.7.8-2019.7.12)] 2019年国际光电器件数值模拟会议(NUSOD) - 等离子体中的深度学习与逆向设计
DOI：10.1109/NUSOD.2019.8806817
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
激光脉冲通过在贵金属表面诱导纳米颗粒来为其着色。这些颜色与激光参数和纳米颗粒几何形态相关。我们运用深度学习技术，直接根据激光参数组或纳米颗粒分布预测颜色。同时提出一种基于深度学习的逆向设计新方法，可根据目标颜色反推出合适的激光参数或纳米颗粒分布。
作者：
Joshua Baxter，Antonino Calà Lesina，Jean-Michel Guay，Arnaud Weck，Pierre Berini，Lora Ramunno
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