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一种基于卷积对抗自编码网络的光子晶体光纤二维参数空间压缩及随机结构自动生成的方法

Name: 一种基于卷积对抗自编码网络的光子晶体光纤二维参数空间压缩及随机结构自动生成的方法
Brand: 天津理工大学
SKU: 2023107069204
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310706920.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2023-06-15

公开号

CN116665824B

公开日

2026-01-06

申请人

天津理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16C60_00

IPC 分类号

G16C60_00 , G06F30_27 , G06N3_0464 , G06N3_088 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法神经网络光子晶体光纤

应用场景

光纤设计, 光通信, 光纤传感, 微结构光纤制造

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摘要

本发明针对光子晶体光纤逆向设计与优化过程中存在的低自由度、低灵活度等问题，提出了一种基于卷积对抗自编码网络的光子晶体光纤二维参数空间压缩及随机结构自动生成的方法。首先将光纤横截面二维自由分布的材料折射率转化为二维参数矩阵，通过卷积对抗自编码器将二维矩阵降维压缩为服从高斯分布的低维超参数空间，再结合解码器将随机高斯超参数解码生成为符合光纤特征的任意二维横截面结构参数。经过训练后的解码器作为单独的生成模型，输入一组随机高斯低维超参数，可以随机自动解码生成全新的符合光子晶体光纤特征的任意二维结构参数矩阵。该方法可以与预测神经网络结合，实现光纤横截面二维自由空间参数的自动生成和迭代优化，摆脱了固定特征参数的束缚，具有很高的自由度和灵活性，为高自由度参数空间光纤结构的设计优化提供了一种新的思路。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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