基于混合优化算法的纳米薄膜参数表征（英文）

作者：雷李华; 张馨尹; 吴俊杰; 李智玮; 李强; 刘娜; 谢张宁; 管钰晴; 傅云霞^*

来源：红外与激光工程, 2020, 49(02): 235-240.

• 椭圆偏振测量
• 纳米薄膜参数
• 数据处理
• 混合优化算法

为了在椭圆偏振测量过程中得到精确的纳米薄膜参数,提出了一种求解纳米薄膜参数的混合优化算法。结合人工神经网络算法反向传播和粒子群算法快速寻优的特点,建立了改进粒子群-神经网络(Improved Particle Swarm Optimization-Neural Network,IPSO-NN)混合优化算法。该算法在较少的迭代次数下具有快速跳出局部最优解的能力,从而快速寻找椭偏方程最优解。文中使用该算法对标称值为(26.7±0.4)nm的硅上二氧化硅纳米薄膜厚度标准样片进行薄膜参数计算。结果表明:采用IPSO-NN混合优化算法计算薄膜厚度时相对误差小于2%,折射率误差小于0.1。同时,文中通过实验对比了传统粒子群算法与IPSO-NN算法,验证了IPSO-NN算法计算薄膜参数时能有效优化迭代次数和寻找最优解的过程,实现快速收敛,提高计算效率。

• 单位
  中国计量大学; 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所; 上海市计量测试技术研究院