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在波导耦合表面等离子体共振传感器结构中引入MoS2材料,提出了一种全介质MoS2薄膜混合耦合波导结构传感器,该结构使得低品质因数(FOM)波导中产生了频域较宽的宽共振,而高FOM波导中产生了频域较窄的窄共振,实现了双波导耦合,进而产生了Fano共振。对传感结构进行了数值模拟与分析研究,探究了MoS2层数及各结构参数对传感性能的影响,并依据其影响将两波导厚度、相邻两层介质材料厚度、MoS2层数作为输入参数,将FOM值作为输出参数,建立了基于深度极限学习机的优化算法。利用优化算法对权值参数进行优化,对比不同优化算法对光谱的优化能力,最终得到了GWO-DELM预测模型。结果表明,Fano形状可以通过改变结构参数进行动态调控。在最佳条件下,经过优化算法优化后的Fano共振的FOM值高达50000。  相似文献   
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