基于深度学习的光纤超短脉冲啁啾放大研究

全光纤超短脉冲啁啾放大技术在激光技术和超快光学领域备受关注。针对传统数值方法分析光纤中超短脉冲啁啾放大过程存在计算量大、效率低等问题，采用深度学习方法开展全光纤超短脉冲啁啾放大过程建模研究。首先分析脉冲啁啾参量等参数对超短光脉冲传输过程的影响。预训练设计的深度神经网络模型，分析网络对不同初始脉冲啁啾参量的预测精度，进一步探索了不同初始脉冲半峰全宽、峰值功率和啁啾参量等复杂情况下网络的泛化性及预测精度。本研究拓宽了数据驱动方法在激光行为预测方面的应用，为光纤中超短脉冲的特性研究提供了新思路。