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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于混合变异策略遗传算法的深度光学神经网络训练方法及系统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：CN116596056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310591505.9，技术领域涉及：G06N3/086；该发明授权基于混合变异策略遗传算法的深度光学神经网络训练方法及系统是由柴杰;滕旭阳;毕美华设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合变异策略遗传算法的深度光学神经网络训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于混合变异策略遗传算法的深度光学神经网络训练方法及系统，方法如下：S1.将基于MZIs的线性运算层、基于EOA的非线性激活层、基于mask的Dropmask顺序堆叠，以搭建N层深度DONN；S2.对具有不同特征种类的数据集进行预处理，以符合DONN的数据输入尺寸；S3.均匀初始化DONN种群，将真实值与预测值之间的MSE和Accuracy相结合作为个体的适应度评价函数；S4.将指数排序选择ERS和均匀交叉UC作为训练过程的选择算子和交叉算子，采用混合变异策略，将单点变异SM、均匀变异UM、高斯变异GM三种算子按动态博弈概率分配不同个体进行变异；S5.采用双精英保留策略，将MSE和Accuracy表现最优的两个个体保留到下一代，经过迭代进化，直到满足终止条件，得到具有全局最优网络参数的DONN个体。

本发明授权基于混合变异策略遗传算法的深度光学神经网络训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于混合变异策略遗传算法的深度光学神经网络训练方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.将基于级联马赫曾德尔干涉仪MZIs的线性运算层、基于电光激活器EOA的非线性激活层、基于掩码mask的输出层Dropmask顺序堆叠，从而搭建N层深度光学神经网络DONN； S2.对具有不同特征种类的数据集进行预处理，以符合DONN的数据输入尺寸； S3.均匀初始化DONN种群，将真实值与预测值之间的均方误差MSE和分类准确率Accuracy相结合作为个体的适应度评价函数； S4.将指数排序选择ERS和均匀交叉UC作为训练过程的选择算子和交叉算子，采用混合变异策略，将单点变异SM、均匀变异UM、高斯变异GM三种算子按动态博弈概率分配不同个体进行变异； S5.采用双精英保留策略，将MSE和Accuracy表现最优的两个个体保留到下一代，经过迭代进化，直到满足终止条件，得到具有全局最优网络参数的DONN个体； 步骤S1中，一个马赫曾德尔干涉仪MZI由前后两个3dB定向耦合器以及两个可调移相器构成，内移相器控制输出分光比，外移相器控制差分输出相位；由奇异值分解原理得知，任意一个实矩阵能分为两个酉矩阵和一个对角阵的乘积，即 R＝IΣJ* 其中，R是实值矩阵，I是m×m的酉矩阵，Σ是m×n的对角阵，J*是n×n酉矩阵J的复共轭；其中，酉矩阵I和J*由MZI中的耦合器和移相器实现，对角阵Σ由光衰减器实现，通过配置级联的MZIs网络，从而实现大规模的光学矩阵运算；EOA将光输入功率的一小部分转化为电压，对原始光信号的其余部分进行幅度-相位调制；假设光输入信号为c，产生的非线性光电激活函数为fc，具体表达式为： 其中，α是光电探测器的分接功率比，是光电探测器的响应度，G是跨阻放大器的增益，H是传输函数，Vb是静态偏置电压，Vπ是调制器相位变化π所需的电压。

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