上海交通大学杜江兵获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利弱耦合少模光纤逆向实现方法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：CN111381315B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202010320689.1，技术领域涉及：G02B6/036；该发明授权弱耦合少模光纤逆向实现方法是由杜江兵;何祖源;何枝琴;陈心怡;沈微宏设计研发完成，并于2020-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本弱耦合少模光纤逆向实现方法在说明书摘要公布了：一种弱耦合少模光纤逆向实现方法，以扫描得到的多环型少模光纤的数值仿真结果作为少模光纤数据集，并以可传输模式数量与需优化模式数量相同为条件选取目标所需数据集设置神经网络模型并进行训练，再针对少模光纤的弱耦合需求设置神经网络的优化目标，即以有效折射率数值作为输入，输出光纤的折射率阶跃分布结构参数的预测值；最后通过将预测值与优化目标比对，实现少模光纤结构的逆向优化。本发明实现了最小相邻模式模群有效折射率差的最大化，光纤传输的模式最小有效折射率差可达到10‑3以上，当神经网络训练好，就可以快速预测出光纤的结构参数，具有高效性、高精确度的特点，能够应用在少模光纤模分复用中，满足弱耦合传输需求。
本发明授权弱耦合少模光纤逆向实现方法在权利要求书中公布了：1.一种弱耦合少模光纤逆向实现方法，其特征在于，以扫描得到的多环型少模光纤的数值仿真结果作为少模光纤数据集，并以可传输模式数量与需优化模式数量相同为条件选取目标所需数据集设置神经网络模型并进行训练，再针对少模光纤的弱耦合需求设置神经网络的优化目标，即以有效折射率数值作为输入，输出光纤的折射率阶跃分布结构参数的预测值；最后通过将预测值与优化目标比对，实现少模光纤结构的逆向优化；所述的扫描，采用ModeSolutions仿真软件计算特定条件下少模光纤的模式特性，具体为：在1.55μm支持的模式及其对应的有效折射率数值；所述的优化目标为最小相邻模式模群有效折射率差的最大化；所述的神经网络为Keras结构的深度神经网络，包括：每层有300个神经元的三个隐藏层、优化器、激活函数、损失函数以及目标函数。
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