回帖：研究团队创新性地将深度学习技术与非线性光纤光学数值仿真相结合，开发了专用于NOGM拉曼光纤激光放大器预测的四层全连接神经网络（FCNN）模型。该模型以初始泵浦脉冲能量、脉冲宽度和光包络传输距离为输入，通过优化的网络架构和训练策略，能够精准捕捉非线性光学过程中的关键物理特征，实现对输出光谱的高精度预测。研究团队系统评估了模型在不同光纤类型和输入参数组合下的性能。结果表明：在核心参数范围内，模型实现了优异的光谱预测精度；对训练集外参数仍展现出良好的泛化能力；尤其值得注意的是，其计算效率较传统GNLSE方法提升高达86倍，为实时控制系统提供了新的技术可能。该方法有望显著缩短超快拉曼光纤激光器的数值仿真和优化周期，推动高功率、高稳定性脉冲光源的智能化设计与调控。