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龍圖騰網恭喜山東大學申請的專利基于DNN模型的DFB激光器光譜參數反向設計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119358427B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411942061.X，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于DNN模型的DFB激光器光譜參數反向設計方法是由牛傳寧;姚雅濤;高鳳;趙佳;劉慧欣設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于DNN模型的DFB激光器光譜參數反向設計方法在說明書摘要公布了：本發明涉及半導體激光器與深度學習領域，公開了一種基于DNN模型的DFB激光器光譜參數反向設計方法，包括如下步驟：給定DFB激光器的光譜參數，通過傳輸矩陣方法獲得其閾值光譜；提取閾值光譜的特征參數；記錄特征參數的值以及相應的DFB激光器的光譜參數值生成數據集；采用粒子群算法對DNN模型的權重及反向傳播誤差進行初始化；將數據集輸入初始化后的模型中進行訓練；給定目標閾值光譜，提取特征參數；將特征參數輸入訓練好的模型中，輸出DFB激光器的光譜參數，實現光譜參數的反向設計。本發明的方法可以減少多次使用光譜儀獲取閾值光譜的繁瑣操作，提高了精確度，縮小所用時間及內存占比，從而更快、更精確地優化其光譜特性。

本發明授權基于DNN模型的DFB激光器光譜參數反向設計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于DNN模型的DFB激光器光譜參數反向設計方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1，給定DFB激光器的光譜參數，通過傳輸矩陣方法獲得其閾值光譜，所述光譜參數是指與光譜相關的結構參數；步驟2，提取閾值光譜的特征參數；步驟3，記錄特征參數的值以及與其對應的DFB激光器的光譜參數值生成數據集；步驟4，采用粒子群算法對DNN模型的權重及反向傳播誤差進行初始化；步驟5，將數據集輸入初始化后的模型中，特征參數的值作為模型輸入，與其對應的DFB激光器的光譜參數值作為模型輸出，對模型進行訓練；步驟6，給定目標閾值光譜，提取目標閾值光譜的特征參數，將特征參數輸入訓練好的模型中，模型輸出DFB激光器的光譜參數，實現DFB激光器光譜參數的反向設計；步驟1中，DFB激光器的光譜參數包括光柵周期、有效折射率、腔長、光柵耦合系數、端面反射率及其對應相位值、相移大小、相移位置、群折射率和閾值增益；步驟2的具體方法如下：采用數學解析方法、數值方法或計算機軟件方法提取主峰及其左右各五個峰，主峰兩側第一個谷的歸一化閾值光譜值的大小及其對應波長，共13組閾值光譜值大小及對應波長。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東大學，其通訊地址為：266200 山東省青島市即墨區濱海路72號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。