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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于神经网络的光纤脉冲涡旋激光器的设计方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115719043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211541767.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络的光纤脉冲涡旋激光器的设计方法及系统是由冯晨鹏;周蓉;甘传俊;董逸铭;吴承耀设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的光纤脉冲涡旋激光器的设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的光纤脉冲涡旋激光器的设计方法及系统，涉及光纤脉冲涡旋激光器设计技术领域。本发明测量和记录不同结构参数下输出的脉冲宽度从而获取实验样本数据；并基于神经网络构建光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型；然后利用实验样本数据计算光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型的权重系数以确定初始输出脉宽反向预测模型；并对初始输出脉宽反向预测模型进行迭代式训练从而获得最终输出脉宽反向预测模型的最终权重系数；最后将预设计的脉冲宽度输入最终的光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型中，便可获取光纤脉冲涡旋激光器结构参数。本发明相比于现有技术灵活性更好。

本发明授权基于神经网络的光纤脉冲涡旋激光器的设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的光纤脉冲涡旋激光器的设计方法，其特征在于，所述方法包括： S1、测量影响光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽的不同结构参数下输出的光纤脉冲涡旋激光的脉冲宽度，并将所有所述结构参数和与之对应的脉冲宽度实验数据作为实验样本数据； S2、基于神经网络构建光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型； S3、基于所述实验样本数据利用向后传播算法和最速下降法计算所述光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型的权重系数，基于所述权重系数确定初始光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型； S4、对所述初始光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型进行迭代式训练，直至满足预设条件时停止训练，并将满足所述预设条件的所述权重系数作为最终光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型的最终权重系数； S5、将预设计的光纤脉冲涡旋激光器的脉冲宽度输入最终的光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型中，获取光纤脉冲涡旋激光器结构参数； 所述基于所述实验样本数据利用向后传播算法和最速下降法计算所述光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型的权重系数包括： 利用最速下降法计算使实验值与模型预测值的差异值取局部最小值时的权重系数作为所述光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型的权重系数；其中，差异值用公式表示为： 其中，分别表示输入结构参数单元到隐层单元和隐层单元到输出脉冲宽度的权重向量；表示实验样本中实验次数；表示实验中脉冲宽度输出值；表示神经网络系统下脉冲宽度输出值； 所述S5包括： 利用非线性规划模型反向计算成本最优化条件下的光纤脉冲涡旋激光器结构参数；其中，非线性规划模型如下式所示： 其中，表示的是第个输入参数的单位成本；表示实验第个参数时实际测量值的归一化数值；表示确定好的脉冲宽度；代表输入单元到隐层单元的神经元突触连接权重；代表激活函数；代表下一层神经元突触的连接权重；表示隐藏单元序号。

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