Machine learning-based design of meta-plasmonic biosensors with negative index metamaterials.

本研究探索基于机器学习算法集成超材料的等离子体生物传感器设计性能。所设计的超等离子体生物传感器用于优化DNA检测，其中双负超材料层以有效介质模型描述。采用迭代传输矩阵方法在参数空间中生成共振特性训练集和测试集，用于机器学习。作为对超等离子体生物传感器光学特性的机器学习预测，使用多层感知机（MLP）和自编码器（AE）作为算法；聚类算法...