[發明專利]基于深度學習的超短激光脈沖相位預測方法及其系統在審
| 申請號: | 202110297039.4 | 申請日: | 2021-03-19 |
| 公開(公告)號: | CN113077078A | 公開(公告)日: | 2021-07-06 |
| 發明(設計)人: | 高亦談;趙昆;王羨之;李遠鋒;劉鶴元;王兆華;方少波;魏志義 | 申請(專利權)人: | 中國科學院物理研究所 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京市英智偉誠知識產權代理事務所(普通合伙) 11521 | 代理人: | 劉丹妮;姚望舒 |
| 地址: | 100190 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 深度 學習 超短 激光 脈沖 相位 預測 方法 及其 系統 | ||
1.一種基于深度學習的超短激光脈沖相位預測方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:
(1)選定固體介質,通過含時薛定諤方程獲得理論脈沖傳輸數據,通過脈沖相位測量裝置獲得實驗數據,所述理論脈沖傳輸數據與所述實驗數據構成訓練數據;
(2)建立深度學習神經網絡模型,設置模型參數;
(3)將步驟(1)得到的訓練數據輸入步驟(2)建立的深度學習神經網絡模型,對深度學習神經網絡模型進行訓練和優化;
(4)將待測脈沖通過固體介質前后的光譜信息和能量信息導入步驟(3)得到的深度學習神經網絡模型中,預測脈沖通過介質前后的相位信息。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,步驟(1)包括以下步驟:
(A)選定固體介質,在含時薛定諤方程中輸入固體介質參數;
(B)根據待測超短激光脈沖激光中心波長,改變入射脈沖初始相位、光譜參數進行理論數據生成;
(C)改變超短激光脈沖初始參數,進行傳輸實驗,通過激光脈沖相位測量裝置測量相位,獲得多組實驗數據;
(D)將步驟(B)生成的理論數據及步驟(C)獲得的實驗數據作為訓練數據。
3.根據權利要求1或2所述的方法,其特征在于,步驟(1)中,所述固體介質為對待測脈沖透明的固體材料;優選選自以下一種或多種:藍寶石、石英玻璃、CaF2、YAG、YVO4、PPLN。
4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法,其特征在于,步驟(1)中,所述脈沖相位測量裝置選自以下一種或多種:自參考光譜干涉裝置、分辨光學開關裝置、自參考光譜相干電場重建裝置、色散掃描裝置;優選為自參考光譜干涉裝置。
5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法,其特征在于,步驟(2)中,所述深度學習神經網絡模型使用空洞卷積神經網絡,其模型選自以下一種或多種:前饋神經網絡,霍普菲爾網絡,馬爾可夫鏈,玻爾茲曼機;優選為前饋神經網絡;
激活函數選自以下一種或多種:邏輯函數Sigmoid,雙曲正切函數tanh,線性整流函數ReLU,指數線性函數ELU,三角函數SIREN;優選為三角函數SIREN;和/或
所述模型連接出射入射光譜數據、入射脈沖參數、模擬脈沖相位信息、實驗預測量脈沖信息,通過監督學習對模型進行訓練,建立出入射光譜信息與待測脈沖相位信息之間的映射關系。
6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法,其特征在于,步驟(3)中,數據輸入深度學習神經網絡模型之前對數據進行降維分類處理。
7.一種基于深度學習的超短激光脈沖相位預測系統,其特征在于,所述超短激光脈沖相位預測系統采用權利要求1至6中任一項所述方法進行超短激光脈沖相位預測,且所述超短激光脈沖相位預測系統包括:超短脈沖激光器、光學平臺、光譜采集裝置、激光脈沖相位測量裝置、激光強度測量裝置、顯示器及主機;
其中,所述光譜采集裝置、激光強度測量裝置、實驗臺和顯示器均與所述主機電性連接,所述超短脈沖激光器安裝在所述光學平臺上。
8.根據權利要求7所述的超短激光脈沖相位預測系統,其特征在于,所述超短脈沖激光器發射的激光脈沖寬度為飛秒量級;和/或
所述超短脈沖激光器發射的激光脈沖的中心波長選自全波段。
9.根據權利要求7或8所述的超短激光脈沖相位預測系統,其特征在于,所述激光脈沖相位測量裝置選自以下一種或多種:自參考光譜干涉裝置、頻率分辨光學開關裝置、自參考光譜相干電場重建裝置、色散掃描裝置;優選為自參考光譜干涉裝置。
10.根據權利要求7至9中任一項所述的超短激光脈沖相位預測系統,其特征在于,所述光譜采集裝置包括:工作在對應波段的光譜儀,光譜采集軟件。
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