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龙图腾网获悉成都光创联科技有限公司申请的专利基于强化学习的光模块自适应测试与快速收敛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：CN121441391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610001374.8，技术领域涉及：H04B10/077；该发明授权基于强化学习的光模块自适应测试与快速收敛方法是由卢广荣;高科;许远忠;刘伟设计研发完成，并于2026-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的光模块自适应测试与快速收敛方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光通信技术领域，公开了基于强化学习的光模块自适应测试与快速收敛方法，本发明通过离线训练的RL智能体模块，能够为不同类型或状态的光模块动态生成并执行最优测试序列，避免了固定流程中的冗余步骤，在保证测试覆盖度的前提下显著缩短了测试时间，同时提高了潜在缺陷的检出概率；通过集成RL智能体模块的闭环测试，能够根据单个光模块的状态即时调整测试动作，使测试过程能快速适应器件个体差异及工艺波动，实现测试策略的在线快速收敛，保障了测试的准确性与稳定性；通过RL智能体模块的在线迭代优化，能够持续学习生产过程的新数据与新变化，使测试策略不断演进，长期保持最优性能。

本发明授权基于强化学习的光模块自适应测试与快速收敛方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的光模块自适应测试与快速收敛方法，其特征在于，包括以下子步骤： 基于马尔可夫决策过程模型作为规则框架，深度Q网络作为核心网络，构建RL智能体模块； 利用ATE系统，集成RL智能体模块和ATE系统接口，与测试环境交互模块、状态感知模块、动作执行模块、奖励计算模块协同工作，共同构建智能化自适应测试系统； 利用智能化自适应测试系统，离线训练RL智能体模块，RL智能体模块和模拟测试环境交互，学习适配目标光模块的最优测试与调试策略； RL智能体模块离线训练完成后，在线测试实际光模块，RL智能体模块和实际光模块测试场景交互，实现自适应测试与快速收敛； RL智能体模块在线测试完成后，RL智能体模块进行迭代优化，持续学习实际光模块生产过程中的新变化； 所述构建RL智能体模块包括以下子步骤： 基于状态空间和动作空间，结合转移概率、奖励函数、折扣因子构建马尔可夫决策过程模型； 基于主网络和目标网络，结合训练机制，构建深度Q网络； 所述状态空间包括光模块的测试参数数据和器件响应数据，所述测试参数数据包括偏置电流、TEC温度、驱动电压、调制电流，所述测试参数数据反映光模块的测试状态；所述器件响应数据包括输出光功率、消光比、眼图抖动、阈值电压，所述器件响应数据反映光模块的性能状态； 所述动作空间对状态空间中测试参数数据进行调整，为RL智能体模块定义参数调整指令，公式为： ； 其中，为动作空间的t时刻动作，为偏置电流的最小调整步长，为TEC温度的最小调整步长，为调制电流的最小调整步长，为驱动电压的最小调整步长，为测试参数数据的增加操作，为测试参数数据的减少操作；，，，； 所述奖励函数包括即时奖励、终止奖励； 所述奖励函数通过量化状态转移，使得RL智能体模块判断当前动作是否有助于向目标性能收敛； 所述目标性能组合构成目标性能集，公式为： 其中，为目标性能集，为光模块的目标输出光功率，为最大允许眼图抖动，为阈值电压的合格范围，为阈值电压的最小边界值，为阈值电压的最大边界值； 所述即时奖励基于计算t时刻空间状态与目标性能的偏差获得，公式为： 其中，为t时刻的即时奖励，、、、、、为奖励函数的权重系数，根据光模块测试的优先级设定，、为光功率偏差对应的权重系数，、为消光比偏差对应的权重系数，为抖动偏差对应的权重系数，为阈值电压偏差对应的权重系数，为光功率偏差；为消光比偏差，为抖动偏差，当实际抖动超过最大允许值时产生正偏差，未超过时偏差为0；为阈值电压偏差，当实际阈值电压超出合格范围时产生正偏差，在范围内时偏差为0； 所述终止奖励激励RL智能体模块快速收敛至合格状态，当、、、时，光模块的各项性能偏差均满足合格标准，触发终止奖励，公式为： ； 其中，为光功率的允许偏差，为消光比的允许偏差，为预设的最大奖励，为终止奖励； 所述ATE系统接口模块用于连接自动化测试设备，实现协议兼容与数据交互； 所述ATE系统、RL智能体模块、自动化测试设备分别部署精确PTP从时钟，通过部署在ATE系统的控制服务器上PTP主时钟确保RL智能体模块的决策时刻、自动测试设备的动作执行时刻、状态采集时刻保持时间同步； 所述ATE系统接口模块支持GPIB、USB3.0、Ethernet三种主流接口类型。

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