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一种利用光学计算超构表面实现双通道近场动态调控的方法及系统

申请号: CN202311687093.5
申请人: 浙江大学金华研究院; 浙江大学
申请日期: 2023/12/11

摘要文本

本发明公开了一种利用光学计算超构表面实现双通道近场调控的方法,应用于光学神经网络技术领域,构建光学衍射神经网络,将输入场的信息和目标场的信息输入到光学衍射神经网络中训练,整个训练过程进行多次迭代,根据图像的成像效率和噪点来判断迭代训练是否结束,得到最优光学衍射神经网络;输入带调控的入射波至最优光学衍射神经网络,输出相位分布图。本发明公开提供了一种利用光学计算超构表面实现双通道近场调控的方法及系统,以提升光学计算的独立通道数,对于不同角度的入射波可以产生独立可控的电场幅度分布。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种利用光学计算超构表面实现双通道近场动态调控的方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311687093.5
申请日 2023/12/11
公告号 CN117634573A
公开日 2024/3/1
IPC主分类号 G06N3/067
权利人 浙江大学金华研究院; 浙江大学
发明人 王婵; 廖大双; 王作佳; 景利乔; 李民; 林晓; 陈红胜
地址 浙江省金华市金义新区金华科技城浙大网新孵化园A区; 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

专利主权项内容

1.一种利用光学计算超构表面实现双通道近场动态调控的方法,其特征在于,具体步骤如下:构建光学衍射神经网络,入射波入射到输入层,在输入层上对入射波进行编码,携带信息的入射波被量化为一个矩阵,矩阵上的每一个元素看作一个新的惠更斯源,通过衍射与下一层光学计算超构表面上每一个单元相连接,级联的衍射层模拟全连接神经网络的工作方式,通过训练超构表面上单元的参数实现复杂的电磁响应;将输入场的信息和目标场的信息输入到光学衍射神经网络中训练,整个训练过程进行多次迭代,根据图像的成像效率和噪点来判断迭代训练是否结束,得到最优光学衍射神经网络;输入带调控的入射波至最优光学衍射神经网络,输出相位分布图。