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申请/专利权人：西安理工大学;西安文理学院
摘要：本发明公开了采用迁移学习的涡旋光轨道角动量模态检测方法，具体为：步骤1，进行信道建模；步骤2，根据步骤1建模的信道生成原始畸变光强数据；步骤3，对原始畸变光强数据进行分类并打标签生成原始数据集；步骤4，使用畸变光强图像数据集训练AlexNet模型，然后将训练过的AlexNet模型中的参数和权重迁移到Transfer‑OAM模型中，由此建立好初步训练网络；步骤5，预处理原始数据集，然后调用预处理后数据集对步骤4初步训练网络进行训练。本发明解决了现有技术中存在的现有网络所需数据量庞大不利于大规模运算，且在强湍流环境下检测，识别精度较低的问题。
主权项：1.采用迁移学习的涡旋光轨道角动量模态检测方法，其特征在于，具体按照如下步骤实施：步骤1，进行信道建模；步骤2，根据步骤1建模的信道生成涡旋光束并收集原始畸变光强数据；步骤3，对原始畸变光强数据进行分类并打标签生成原始数据集，并将原始数据集划分为训练集和测试集；步骤4，使用畸变光强图像数据集训练AlexNet模型，然后将训练过的AlexNet模型中的参数和权重迁移到Transfer-OAM模型中，由此建立好初步训练网络；步骤5，预处理原始数据集，然后调用预处理后数据集对步骤4初步训练网络进行训练，得到训练好的网络模型，使用训练好的网络模型进行涡旋光轨道角动量模态检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 西安文理学院 采用迁移学习的涡旋光轨道角动量模态检测方法
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