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公开(公告)号：CN116299851B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310039696.8
申请日：2023-01-12
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种基于混合表面等离子体波导的高带宽功率分束器，属于一种光功率分束器，包括外包层、设置在所述外包层里面的两根条形波导以及设置在所述两根条形波导之间的交错锯齿结构，所述两根条形波导包括一根硅波导和一根混合表面等离子体波导，所述混合表面等离子体波导包括自下而上顺序叠接的硅基层、低折射率层和金属层，所述外包层和低折射率层的波导材料为二氧化硅，所述硅波导、硅基层和交错锯齿结构的波导材料为硅，所述金属层的材料为金,光从所述混合表面等离子体波导的输入端进入波导后在所述硅波导和所述混合表面等离子体波导中耦合传输实现功率分束。本发明有高宽带、尺寸小、结构简单等优点。
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公开(公告)号：CN116299851A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310039696.8
申请日：2023-01-12
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种基于混合表面等离子体波导的高带宽功率分束器，属于一种光功率分束器，包括外包层、设置在所述外包层里面的两根条形波导以及设置在所述两根条形波导之间的交错锯齿结构，所述两根条形波导包括一根硅波导和一根混合表面等离子体波导，所述混合表面等离子体波导包括自下而上顺序叠接的硅基层、低折射率层和金属层，所述外包层和低折射率层的波导材料为二氧化硅，所述硅波导、硅基层和交错锯齿结构的波导材料为硅，所述金属层的材料为金,光从所述混合表面等离子体波导的输入端进入波导后在所述硅波导和所述混合表面等离子体波导中耦合传输实现功率分束。本发明有高宽带、尺寸小、结构简单等优点。
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公开(公告)号：CN111950696A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010609214.4
申请日：2020-06-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于降维和改进神经网络的短期电力负荷预测方法，涉及电力负荷预测技术领域，所述方法包括：首先运用SNE算法将高维负荷相关气象数据通过仿射变换映射到低维，然后通过飞蛾火焰优化算法将ELM的输出权值和阈值作为优化变量，负荷预测结果的均方误差值作为优化结果，找到预测最佳结果对应的训练权值和阈值反馈给ELM，得到改进的神经网络预测模型。将降维的气象数据协同电力负荷数据共同输入改进的神经网络进行数据训练和负荷预测。本发明改进了神经网络的短期电力负荷预测过程，大大提高了电力负荷预测的精度。
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