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Computational Intelligence Applied To The Growth Of Quantum Dots

机译：计算智能应用于量子点的增长

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We apply two computational intelligence techniques, namely, artificial neural network and genetic algorithm to the growth of self-assembled quantum dots. The method relies on an existing database of growth parameters with a resulting quantum dot characteristic to be able to later obtain the growth parameters needed to reach a specific value for such a quantum dot characteristic. The computational techniques were used to associate the growth input parameters with the mean height of the deposited quantum dots. Trends of the quantum dot mean height behavior as a function of growth parameters were correctly predicted and the growth parameters required to minimize the quantum dot mean height were provided.
机译：我们将两种计算智能技术，即人工神经网络和遗传算法应用于自组装量子点的增长。该方法依赖于具有结果量子点特性的生长参数的现有数据库，从而能够稍后获得达到该量子点特性的特定值所需的生长参数。使用计算技术将生长输入参数与沉积的量子点的平均高度相关联。正确预测了量子点平均高度行为随生长参数的变化趋势，并提供了使量子点平均高度最小所需的生长参数。

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