[发明专利]光电混合智能数据生成计算系统及方法

权利要求书

1.一种光电混合智能数据生成计算系统，其特征在于，包括：

电子压缩采样模块，用于非监督地学习输入数据的特征概率分布，将输入信息压缩到低维空间并进行分布采样；

特征转换模块，用于将压缩采样后的电子特征信号转化为光学特征信号；以及

全光数据生成模块，由多个无源的光学频域调制模块组成，用于将输入的所述光学特征信号生成全新的计算数据；

其中，所述全光数据生成模块包括：

透镜，用于将光学信息进行空域和频域的转换；

光学衍射相位调制层，用于对频域的光学信息进行相位调制；

非线性相位调制层，用于非线性处理所调制相位。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述电子压缩采样模块由电子神经网络全连接层组成，将输入图像数据的电子信号，非监督地压缩编码至几个特征变量，基于学习到的特征概率分布，对特征变量进行采样。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述特征转换模块输入的特征数值的电子信号，被转化为光学特征信号的初始强度，各点相位统一初始化，基于一定的排列模式，作为所述光学特征信号。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述全光数据生成模块的光学衍射相位调制层使用3D打印或光刻技术进行制造，通过机器学习方法对所述光学衍射相位调制层和所述非线性相位调制层的参数进行优化。

5.根据权利要求1或3所述的系统，其特征在于，所述全光数据生成模块的非线性相位调制层为SBN光折变晶体，以利用所述SBN光折变晶体的电光效应和光折变效应对光学信息进行非线性调制。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，在外电场和光的作用下，所述SBN光折变晶体的晶体折射率变化为：

其中，n₀是晶体原始折射率，r₃₃是晶体的电光系数，I₀是背景光强，E是加在晶体两端的电场强度，I是晶体表面在空间均匀背景强度之上的光强扰动。

7.一种光电混合智能数据生成计算方法，其特征在于，采用如权利要求1-6任一项所述的系统，其中，方法包括以下步骤：

建立基于变分自编码器的神经网络结构，由电子压缩编码部分和全光解码生成部分组成，获取训练集和测试集，根据所述训练集和所述测试集，通过机器学习、误差反向传播算法对所述电子编码和全光解码部分进行数值仿真训练，在训练过程中优化电子全连接层、光学衍射相位调制层和非线性相位调制层结构，并更新机器学习系统的全连接层和各相位调制层参数；

利用3D打印或光刻技术进行加工，设计制造多级光学衍射相位调制层及非线性相位调制层，搭建光电混合智能数据生成计算系统，将输入的原始数据生成同类但风格变换的新数据，或者仅使用全光数据生成部分，通过输入低维光学特征信号，生成所述新的计算数据，以执行人工智能相关的目标任务。