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龍圖騰網(wǎng)恭喜上海交通大學申請的專利基于強化學習的超快脈沖激光器反向?qū)崿F(xiàn)方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114818488B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210415895.X，技術(shù)領域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)基于強化學習的超快脈沖激光器反向?qū)崿F(xiàn)方法和系統(tǒng)是由褚桐;義理林;蒲國慶設計研發(fā)完成，并于2022-04-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于強化學習的超快脈沖激光器反向?qū)崿F(xiàn)方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于強化學習的超快脈沖激光器反向?qū)崿F(xiàn)方法和系統(tǒng)，包括：步驟1：通過鎖模技術(shù)獲取種子源，通過種子源確定脈沖形態(tài)和光斑模式；步驟2：采用光纖放大技術(shù)對脈沖的功率進行放大，確定脈沖的最終能量和輸出特性；步驟3：將超快激光生成過程進行模塊化和一體化，通過分布傅里葉算法對脈沖在光纖中的傳播過程進行仿真；步驟4：將仿真數(shù)據(jù)按照預設窗口大小值，輸入到長短期記憶網(wǎng)絡模型LSTM中，并進行分步訓練；步驟5：將訓練后的結(jié)果輸入到強化學習DDPG中，得到激光器最優(yōu)參數(shù)，使得激光器快速輸出指定目標脈沖狀態(tài)。本發(fā)明利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡建模替代傳統(tǒng)算法，縮短仿真耗時，提高仿真效率。

本發(fā)明授權(quán)基于強化學習的超快脈沖激光器反向?qū)崿F(xiàn)方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的超快脈沖激光器反向?qū)崿F(xiàn)方法，其特征在于，包括：步驟1：通過鎖模技術(shù)獲取種子源，通過種子源確定脈沖形態(tài)和光斑模式；步驟2：采用光纖放大技術(shù)對脈沖的功率進行放大，確定脈沖的最終能量和輸出特性；步驟3：將超快激光生成過程進行模塊化和一體化，通過分布傅里葉算法對脈沖在光纖中的傳播過程進行仿真；步驟4：將仿真數(shù)據(jù)按照預設窗口大小值，輸入到長短期記憶網(wǎng)絡模型LSTM中，并進行分步訓練；步驟5：將訓練后的結(jié)果輸入到強化學習DDPG中，得到激光器最優(yōu)參數(shù)，使得激光器快速輸出指定目標脈沖狀態(tài)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人上海交通大學，其通訊地址為：200240 上海市閔行區(qū)東川路800號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。