【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光电器件，具体涉及algan日盲apd性能预测与优化方法及系统。
技术介绍
1、随着光电技术的快速发展，algan材料因其独特的物理和化学性质，在紫外探测领域展现出巨大的应用潜力，特别是日盲紫外波段(200-280nm)的探测器，在环境监测、医学成像等领域具有广泛的应用前景。然而，algan日盲apd(雪崩光电二极管)的性能受多种因素影响，传统的设计和优化方法需要通过大量实验和试错，依赖于逐步实验调整，周期长又难以获取最佳工艺参数组合，导致在效率低下的同时造成资源浪费，因此，如何对algan日盲apd器件在复杂工艺条件下的性能进行优化成为了急需要解决的难题。
2、综上，现有技术中存在algan日盲apd的性能优化效率低下、不够准确，且难以适应复杂工艺条件的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供了algan日盲apd性能预测与优化方法及系统，用于针对解决现有技术中存在algan日盲apd的性能优化效率低下、不够准确，且难以适应复杂工艺条件的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了algan日盲apd性能预测与优化方法及系统。
3、第一方面，本申请提供了algan日盲apd性能预测与优化方法，所述方法包括：
4、获取algan日盲apd的实验数据信息，所述实验数据信息包括工艺参数和器件性能参数，其中，所述工艺参数包括材料组分、器件结构和工艺条件，所述器件性能参数包括暗电流、量子效率、光谱响应度；基于深度学习算法，以所述工
5、第二方面，本申请提供了algan日盲apd性能预测与优化系统，所述系统包括：
6、实验数据获取模块，用于获取algan日盲apd的实验数据信息，所述实验数据信息包括工艺参数和器件性能参数，其中，所述工艺参数包括材料组分、器件结构和工艺条件，所述器件性能参数包括暗电流、量子效率、光谱响应度；模型构建模块，用于基于深度学习算法，以所述工艺参数作为模型输入，所述器件性能参数作为模型输出，进行模型训练，构建性能预测模型；性能预测模块，用于使用所述性能预测模型进行性能预测，获取目标器件的性能预测结果；优化方案获得模块，用于基于所述性能预测结果，生成所述目标器件的优化方案，所述优化方案包括材料组分调整参数、器件结构改进参数和工艺条件优化参数；模型更新模块，用于对所述优化方案进行实验验证，校验优化效果，获得评价结果，当所述评价结果为评价合格后，将所述优化方案作为优化结果，并反馈至所述性能预测模型进行模型更新。
7、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
8、本申请提供的algan日盲apd性能预测与优化方法，通过获取algan日盲apd的实验数据信息，所述实验数据信息包括工艺参数和器件性能参数，其中，所述工艺参数包括材料组分、器件结构和工艺条件，所述器件性能参数包括暗电流、量子效率、光谱响应度；基于深度学习算法，以所述工艺参数作为模型输入，所述器件性能参数作为模型输出，进行模型训练，构建性能预测模型；使用所述性能预测模型进行性能预测，获取目标器件的性能预测结果；基于所述性能预测结果，生成所述目标器件的优化方案，所述优化方案包括材料组分调整参数、器件结构改进参数和工艺条件优化参数；对所述优化方案进行实验验证，校验优化效果，获得评价结果，当所述评价结果为评价合格后，将所述优化方案作为优化结果，并反馈至所述性能预测模型进行模型更新，解决了现有技术中存在algan日盲apd的性能优化效率低下、不够准确，且难以适应复杂工艺条件的技术问题，达到了快速、精确的性能预测和自动优化，提高了优化效率和工况适应性的技术效果。
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1.AlGaN日盲APD性能预测与优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的AlGaN日盲APD性能预测与优化方法，其特征在于，获取AlGaN日盲APD的实验数据信息之后，包括：
3.如权利要求2所述的AlGaN日盲APD性能预测与优化方法，其特征在于，基于深度学习算法，以所述工艺参数作为模型输入，所述器件性能参数作为模型输出，进行模型训练，构建性能预测模型，包括：
4.如权利要求3所述的AlGaN日盲APD性能预测与优化方法，其特征在于，进行模型训练，包括：
5.如权利要求4所述的AlGaN日盲APD性能预测与优化方法，其特征在于，利用梯度下降法对模型的权重和偏置进行更新，包括：
6.如权利要求1所述的AlGaN日盲APD性能预测与优化方法，其特征在于，基于所述性能预测结果，生成优化方案，包括：
7.如权利要求1所述的AlGaN日盲APD性能预测与优化方法，其特征在于，对所述优化方案进行实验验证，校验优化效果，获得评价结果，在评价结果为评价合格后，将所述优化方案作为优化结果，并反馈至所述性
8.AlGaN日盲APD性能预测与优化系统，其特征在于，用于实施权利要求1-7任一项所述的AlGaN日盲APD性能预测与优化方法，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.algan日盲apd性能预测与优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的algan日盲apd性能预测与优化方法，其特征在于，获取algan日盲apd的实验数据信息之后，包括：
3.如权利要求2所述的algan日盲apd性能预测与优化方法，其特征在于，基于深度学习算法，以所述工艺参数作为模型输入，所述器件性能参数作为模型输出，进行模型训练，构建性能预测模型，包括：
4.如权利要求3所述的algan日盲apd性能预测与优化方法，其特征在于，进行模型训练，包括：
5.如权利要求4所述的algan日盲apd性能预测与优化方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘冰，郑福，唐翔，刘雪峰，
申请(专利权)人：中国科学院国家空间科学中心，
类型：发明
国别省市：
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