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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于光学神经网络的时域光信号处理方法及系统，其中方法包括：获取光路已准确连通的确认信号和经过编码的混合时域光信号；构建光学神经网络并进行训练，所述光学神经网络包括多个中间层，用于提取输入的混合时域光信号的光学特征并进行分类，其中，所述中间层的结构包括依次连接的光学相位调制器，第一色散模块，非线性激活模块，第二色散模块；训练光学神经网络，确定光学相位调制器的调节参数；将混合时域光信号对准光学相位调制器，调节光学相位调制器，使得其调制相位与训练结果一致，完成时域信号的识别，得到分类完成的时域光信号。与现有技术相比，本发明具有适用于时域光信号处理、识别速度快等优点。
主权项：1.一种基于光学神经网络的时域光信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取光路已准确连通的确认信号；获取经过编码的混合时域光信号；构建光学神经网络并进行训练，所述光学神经网络包括多个中间层，用于提取输入的混合时域光信号的光学特征并进行分类，其中，所述中间层的结构包括依次连接的光学相位调制器，第一色散模块，非线性激活模块，第二色散模块；训练光学神经网络，采用背向传播算法确定光学相位调制器的调节参数；将混合时域光信号对准中间层的光学相位调制器，实现将信号输入到训练完成的光学神经网络，调节光学相位调制器，使得其调制相位与训练结果一致，完成时域信号的识别，得到分类完成的时域光信号；所述光学相位调制器通过调制光信号的相位来加载权重，将网络神经元权重编码至输入的光信号的相位上： 其中，是调制相位，Uint是输入的混合时域光信号，是光学相位调制器的输出信号；光信号经过色散模块发生色散传输； 其中，是时域光信号的傅里叶变换，是色散模块的输入信号，是色散模块的输出信号，D是色散系数，单位为ps2；将发生色散并且加载了相位权重的光信号通过非线性激活模块进行非线性的变换，实现非线性激活函数： 其中，γ为非线性系数，为非线性激活模块的输出信号，为非线性激活模块的输入信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于光学神经网络的时域光信号处理方法及系统
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