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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于DNN模型的DFB激光器光谱参数反向设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119358427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411942061.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于DNN模型的DFB激光器光谱参数反向设计方法是由牛传宁;姚雅涛;高凤;赵佳;刘慧欣设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DNN模型的DFB激光器光谱参数反向设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及半导体激光器与深度学习领域，公开了一种基于DNN模型的DFB激光器光谱参数反向设计方法，包括如下步骤：给定DFB激光器的光谱参数，通过传输矩阵方法获得其阈值光谱；提取阈值光谱的特征参数；记录特征参数的值以及相应的DFB激光器的光谱参数值生成数据集；采用粒子群算法对DNN模型的权重及反向传播误差进行初始化；将数据集输入初始化后的模型中进行训练；给定目标阈值光谱，提取特征参数；将特征参数输入训练好的模型中，输出DFB激光器的光谱参数，实现光谱参数的反向设计。本发明的方法可以减少多次使用光谱仪获取阈值光谱的繁琐操作，提高了精确度，缩小所用时间及内存占比，从而更快、更精确地优化其光谱特性。

本发明授权基于DNN模型的DFB激光器光谱参数反向设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DNN模型的DFB激光器光谱参数反向设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，给定DFB激光器的光谱参数，通过传输矩阵方法获得其阈值光谱，所述光谱参数是指与光谱相关的结构参数；步骤2，提取阈值光谱的特征参数；步骤3，记录特征参数的值以及与其对应的DFB激光器的光谱参数值生成数据集；步骤4，采用粒子群算法对DNN模型的权重及反向传播误差进行初始化；步骤5，将数据集输入初始化后的模型中，特征参数的值作为模型输入，与其对应的DFB激光器的光谱参数值作为模型输出，对模型进行训练；步骤6，给定目标阈值光谱，提取目标阈值光谱的特征参数，将特征参数输入训练好的模型中，模型输出DFB激光器的光谱参数，实现DFB激光器光谱参数的反向设计；步骤1中，DFB激光器的光谱参数包括光栅周期、有效折射率、腔长、光栅耦合系数、端面反射率及其对应相位值、相移大小、相移位置、群折射率和阈值增益；步骤2的具体方法如下：采用数学解析方法、数值方法或计算机软件方法提取主峰及其左右各五个峰，主峰两侧第一个谷的归一化阈值光谱值的大小及其对应波长，共13组阈值光谱值大小及对应波长。

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