[发明专利]基于复函数神经网络的深度学习光学成像系统设计方法在审
| 申请号： | 202211623763.2 | 申请日： | 2022-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN115963628A | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 司徒国海;高金铭;郭劲英;戴安丽 | 申请（专利权）人： | 国科大杭州高等研究院 |
| 主分类号： | G02B27/00 | 分类号： | G02B27/00;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人： | 邓世凤 |
| 地址： | 310024 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于复函数神经网络的深度学习光学成像系统设计方法，包括以下步骤：步骤一，物距、系统焦距、F数作为输入，根据理想光学系统成像关系，确定像距、成像缩放比例；步骤二，根据成像缩放比例和理想光学系统的物方图像，计算得到理想光学系统的像方图像；步骤三，构建复函数生成器网络模型，步骤四、构建鉴别器网络模型，步骤五，在完成上述复函数神经网络的深度学习模型的建立、训练，步骤六，使用阶段。本发明提供的基于复函数神经网络的深度学习光学成像系统设计方法，解决了设计结果的优劣与设计者经验值的关联性，无需设计者提供初始结构参数；大大提高了计算能力和优化速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 复函 神经网络 深度 学习 光学 成像 系统 设计 方法 | ||
【主权项】：
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