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公开(公告)号：CN117273082A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311252945.8
申请日：2023-09-26
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的激光线宽预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1获取训练数据；S2建立CNN深度学习神经网络模型，设置模型参数；S3基于所述S1得到的数据对所述CNN深度学习神经网络模型进行训练和优化并且测试网络；S4将待测激光的拍频电信号信息导入S3得到的CNN深度学习神经网络模型中，预测待测激光的线宽。本发明通过在采集激光拍频后的拍频电信号的功率谱信息，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线宽信息获取的效率，并在模型构建完成后，降低激光线宽信息获取的技术难度。
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