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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Computing Optical Properties of Photonic Crystals by Using Multilayer Perceptron and Extreme Learning Machine

Texto completo
Autor(es):
Silva Ferreira, Adriano Da [1] ; Malheiros-Silveira, Gilliard Nardel [1, 2, 3] ; Hernandez-Figueroa, Hugo Enrique [1]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, Sch Elect & Comp Engn, BR-13083852 Campinas, SP - Brazil
[2] Sao Paulo State Univ UNESP, Campus Sao Joao Boa Vista, BR-13876750 Sao Paulo, SP - Brazil
[3] Ctr Tecnol Informac Renato Archer, BR-13092599 Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: Journal of Lightwave Technology; v. 36, n. 18, p. 4066-4073, SEP 15 2018.
Citações Web of Science: 8
Resumo

In this paper, dispersion relations (DRs) of photonic crystals (PhCs) are computed by multilayer perceptron (MLP) and extreme learning machine (ELM) artificial neural networks (ANNs). Bi- and tri-dimensional optimized structures presenting distinct DRs and photonic band gaps (PBGs) were selected for case studies. Optical properties of a set of PhCs with similar geometries and different dimensions were calculated by an electromagnetic solver in order to provide input data for ANN training and testing. We demonstrate that simple-and fast-training ANN models are capable of providing accurate DRs' curves in a very short time. (AU)

Processo FAPESP: 15/24517-8 - Fotônica para internet de nova geração
Beneficiário:Hugo Enrique Hernández Figueroa
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático