PrePCF_ML: Prediction of photonic crystal fiber parameters using machine learning algorithms
Notice bibliographique
Résumé
To create a functioning photonic crystal fiber, it must first be accurately designed, and then simulations with various parameters must be performed to find the optimal one. However, simulation is a time-consuming and labor-intensive endeavor for both humans and machines. The outstanding strategy of machine learning (ML) may expedite the lengthy procedure and reduce the arduous effort. In this work, we first prepared a custom dataset after getting data from the COMSOL Multiphysics simulation tool. After that, we experimented with numerous machine learning algorithms using the datasets to predict the design parameters of photonic crystal fiber. In each machine learning algorithm, the input features were wavelength, core radius, cladding radius, analyte, and pitch, and the output was the prediction of real and imaginary (x-direction, y-direction) values. The predicted values were used to look at the PCF’s sensitivity and confinement loss. Furthermore, for each algorithm, the R squared score, mean square error (MSE), and mean average error (MAE) were assessed. Among the experimented algorithms, random forest regression obtained the highest R squared score and also the lowest MSE and MAE. In the sphere of optical sensing, this strategy might be a boon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».