[发明专利]基于卷积神经网络的超短脉冲宽度预测方法有效
| 申请号： | 202110326626.1 | 申请日： | 2021-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN113063507B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 许思源;赵昆;朱孝先;李远锋;朱江峰;张大成;魏志义 | 申请（专利权）人： | 中国科学院物理研究所;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G01J11/00 | 分类号： | G01J11/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市英智伟诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11521 | 代理人： | 刘丹妮;姚望舒 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种超短激光脉冲宽度预测方法及其预测系统，所述方法基于卷积神经网络。本发明通过在采集超快激光脉冲的脉冲延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据(trace)并反演得到脉冲的宽度和相位信息，构建训练集建立卷积神经网络模型，进行卷积神经网络模型训练，使用这种方案可以提高对脉冲信息获取的效率，并在模型构建完成后，降低超快激光脉冲时域信息获取的技术难度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 超短 脉冲宽度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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