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Hybrid artificial neural networks and analytical model for prediction of optical constants and bandgap energy of 3D nanonetwork silicon structures

引用

Opto-Electronic Advances 2021年第10期4卷 11-23页

作者： shreeniket joshi Amirkianoosh Kiani Micro/Nano Manufacturing Facility Faculty of Engineering and Applied ScienceOntario Tech University2000 Simcoe St NOshawaOntario L1G 0C5Canada

The aim of this study is to develop a reliable method to determine optical constants for 3D-nanonetwork Si thin films manufactured using a pulsed-laser ablation technique that can be applied to other materials synthesized by this *** analytical method was introduced to calculate optical constants from reflectance and transmittance *** band gaps for this novel material and other important insights on the physical properties were derived from the optical *** existing optimization methods described in the literature were found to be complex and prone to errors while determining optical constants of opaque materials where only reflectance data is available.A supervised Deep Learning Algorithm was developed to accurately predict optical constants from the reflectance spectrum *** hybrid method introduced in this study was proved to be effective with an accuracy of 95%.

关键词： 3D nanonetwork nanostructures optical properties artificial neural network.

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