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。