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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于偏振加权的光子卷积神经网络系统及实现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：CN119761419B 。

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：202411475821.0，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于偏振加权的光子卷积神经网络系统及实现方法是由邹宁睦;陈文军;邸康健;张益昕;于福浩;江伟;张旭苹设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于偏振加权的光子卷积神经网络系统及实现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于偏振加权的光子卷积神经网络系统及实现方法，其系统通过可调谐激光器生成不同波长的光源，经保偏光纤通过手动挤压式偏振控制器或电控偏振控制器调整光信号的偏振状态，再通过波分复用器合并信号，并在光强度调制器上加载由高速数模转换器生成的输入信号。调制后的光信号经过光学放大器放大，并通过延时光纤实现时域上不同波长通道一比特信息错位，由光电探测器采集结经过模数转换器转换成数字信号后由微处理器处理，实现由乘法和加法构成的卷积运算。本发明方法与现有卷积核加载方式不同，可直接利用预先训练好的卷积核权重调整偏振控制器的角度，实现卷积核的加载，显著降低了系统成本，减少了系统复杂性。

本发明授权一种基于偏振加权的光子卷积神经网络系统及实现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于偏振加权的光子卷积神经网络实现方法，将卷积核加载至光波上，其特征在于，包括如下步骤： S1、输入光源： S1.1、N个可调谐激光器分别输出等波长间隔的N个波长的光信号，作为系统输入光源； S1.2、可调谐激光器的输出接对应的偏振控制器后，通过波分复用器合并来自不同可调谐激光器的偏振控制信号，将合并后的光信号接至光强度调制器； S1.3、在进行光卷积之前，利用偏振控制器将不同通道光信号功率调至一致且功率尽可能取到最大值，在光强度调制器的输出接光谱仪，通过观察波形得到每个波长的光信号功率； S2、加载卷积核： S2.1、改变偏振控制器的角度，记录每个角度对应的光信号功率； S2.2、将预先训练好的权重值换算为功率值，计算相应的偏振控制器的角度，控制每个偏振控制器调整到预定角度，使得每个光信号的偏振状态与对应的权重值匹配； S2.3、光信号通过偏振控制器调整后，依次进入波分复用器进行信号合并，在合并的过程中，每个不同波长的光信号携带对应卷积核权重的信息； S3、乘法和加法的实现： S3.1、合并后的光信号通过光强度调制器进行调制，高速数模转换器生成的输入信号波形加载至光强度调制器上，使得光信号在时间域上产生对应的调制效果，实现卷积核与图像信号的相乘； S3.2、将调制后的光信号输入光学放大器进行放大，光强度调制器以一定速率加载比特流，若干个波长通道的光经过调制器后都加载了相同的数据，再经过延时光纤后，彼此产生了时延差，使得每个波长通道的光携带的数据信息在时域上错位一个比特信息时间； S3.3、经过延时处理的光信号进入光电探测器进行转换，彼此错位的光信号被光电探测器接收，将步骤S3.1乘积得到的值累加起来，实现卷积操作的累加；光电探测器将光信号转换为电信号，经模数转换器后变为数字信号，由微处理器进行处理，完成非线性、池化、全连接操作，构建起完整的光子卷积神经网络； 光子卷积神经网络包括多层光卷积网络，所述多层光卷积网络包括多个串联的光卷积模块或将同一组光卷积模块多次重复使用，每个光卷积模块都包括可调谐激光器、偏振控制器、波分复用器、光强度调制器、光学放大器、延时光纤、光电探测器和模数转换器；每个光卷积模块的输出作为下一个光卷积模块的输入，通过多层结构实现多层卷积； S4、输出与处理： 微处理器对采集到的电信号进行处理，将图像数据处理成一维信号，得到光上计算后还原的特征图，发送至高速数模转换器。

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