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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利单层相位调控衍射深度神经网络优化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：CN115034378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210631886.4，技术领域涉及：G06N3/067；该发明授权单层相位调控衍射深度神经网络优化方法是由徐敬;熊建民设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本单层相位调控衍射深度神经网络优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种单层相位调控衍射深度神经网络优化方法，属于衍射光学和深度学习技术领域。首先设置物理结构参数，包括入射光波长、衍射单元尺寸、衍射层尺寸和衍射层与输入输出平面的距离；根据瑞利‑索末菲衍射公式，数值求解光波在衍射层前后自由空间中传播的复振幅；将经过衍射层到达输出平面的复振幅转换成光强后进行归一化处理，利用每个类别对应的区域强度和计算交叉熵损失函数值；采用随机梯度下降算法实现衍射层参数更新；最后，将单层相位调控衍射深度神经网络应用于分类任务并测试性能。本发明通过改进的模型优化方法，在不损失模型性能的前提下，简化级联的衍射层结构，同时有效降低插入损耗，促进衍射深度神经网络的实际应用。

本发明授权单层相位调控衍射深度神经网络优化方法在权利要求书中公布了：1.一种单层相位调控衍射深度神经网络优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1物理结构参数设置，其中所述参数包括入射光波长λ、衍射单元尺寸s、衍射层尺寸N×N、衍射层与输入平面以及输出平面的距离d；2光学衍射计算，根据瑞利-索末菲衍射公式，采用基于快速傅里叶变换的直接整合算法，数值求解光波在衍射层前后的自由空间中传播的复振幅；3衍射层的相位调控作用计算，计算光波经过衍射层后的输出复振幅；4输出归一化与损失函数计算，将到达输出平面的复振幅转换成相应的光强I后，进行归一化处理，然后计算损失函数的值；5梯度反向传播与参数更新，根据计算得到的损失值计算梯度并反向传播，更新衍射层相位调控参数；6性能测试，将设计的单层相位调控衍射深度神经网络应用于分类任务并测试性能。

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