一种基于超表面的少模光纤模式识别与空间分离方法

    公开(公告)号:CN116184795B

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202310160737.9

    申请日:2023-02-23

    申请人: 武汉大学

    发明人: 赵雨 郑国兴

    IPC分类号: G03H1/00 G06V10/764 H04B10/25

    摘要: 本发明属于信息光学和光纤通信技术领域,公开了一种基于超表面的少模光纤模式识别与空间分离方法。本发明利用超表面实现对少模光纤中各个模式的类型识别和空间分离,能够在透射空间中同一远场平面上的不同区域显示与各个模式相对应的识别图像。本发明能够提高少模光纤模式识别的灵敏性,本发明在光通信、信息的存储和显示以及少模光纤模式的复用和解复用等领域有潜在的研究价值和广阔的应用前景。

    一种基于强化学习的自动控制系统奖励优化方法及系统

    公开(公告)号:CN117908374A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311845358.X

    申请日:2023-12-28

    申请人: 武汉大学

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明公开了一种基于强化学习的自动控制系统奖励优化方法及系统,将自动控制系统的动作空间作为卷积神经网络的输入,经过卷积神经网络的处理后,进入强化学习中的actor和critic网络;使用已有的专家演示对网络进行预训练;并用重新定义的QCAAC值代替在传统强化学习算法中使用的时序差分QTD来训练critic网络,QCAAC值由蒙特卡洛和时序差分两种方式计算出来的Q值按照不同权重进行加和得到,两者之间的权值随着训练过程的进行,按照余弦函数的方式进行衰减,这样能够更加有效的结合蒙特卡洛和时序差分两种方式的优点;改进了现有的自动控制系统中存在的稀疏奖励问题,提高了工作的效率。