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龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利基于异步强化学习的非对称光偏振器件结构及其设计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：CN113378388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202110656127.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于异步强化学习的非对称光偏振器件结构及其设计方法是由高雅玙;易楚翘;杜庆国;陈志伟设计研发完成，并于2021-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异步强化学习的非对称光偏振器件结构及其设计方法在说明书摘要公布了：本发明属于偏振器件设计技术领域，公开了一种基于异步强化学习的非对称光偏振器件结构及其设计方法，仿真数据集预处理，透射率预测网络搭建和初始化；透射率预测网络训练，异步强化学习算法优化非对称偏振转换器件结构。本发明利用深度神经网络，通过透射率预测网络由结构数据准确的预测出透射率属性，并由异步强化学习算法高效省时的反向最优化设计非对称光偏振转换器件的结构。本发明基于残差结构的深度神经网络的透射率预测网络、异步强化学习算法，通过有效的降采样数据并进行合理的划分，使得透射率预测网络得到有效的训练并利用异步强化学习算法最优化设计非对称光偏振转换器件的结构，提高了设计的效率的同时也提高了器件的最大透射率。

本发明授权基于异步强化学习的非对称光偏振器件结构及其设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异步强化学习的非对称光偏振器件结构设计方法，其特征在于，所述基于异步强化学习的非对称光偏振器件结构设计方法，包括： 步骤一，对器件结构的仿真数据集预处理； 步骤二，透射率预测网络搭建和初始化； 步骤三，透射率预测网络训练； 步骤四，异步强化学习算法优化非对称偏振转换器件结构； 所述步骤一中，仿真数据集预处理具体过程为： 对于数据集预处理部分，将获得的器件结构数据归一化为0～1之间，同时把获得的83维的透射谱数据经过3：1降采样为27维数据； 所述步骤二中，透射率预测网络搭建和优化具体过程为： 基于残差结构的深度神经网络的透射率预测网络接受非对称光偏振转换器件的结构参数作为输入数据在极短的时间内预测出相应的透射率值； 在透射率预测网络的所有模块当中，采用的基本单元为全连接层、Relu激活层；后接批归一化层，同时采用残差结构作为误差反向传播的其中一条路径； 所述透射率预测网络的基本结构划分为三个部分：串联输入SIN、透射率Tyy的预测输出PYN、透射率Tyx的预测输出PXN； 输入为非对称光偏振转换器件的结构参数，输出为非对称光偏振转换器件的透射率属性Tyy和Tyx，在SIN当中，首先采用四个全连接层Dense，并对所有的全连接层使用Relu函数fx＝max0，x进行激活，之后使用批归一化层；在透射率Tyy的预测输出PYN和透射率Tyx的预测输出PXN当中，同样由全连接层FC与激活函数Relu构成，并在其中添加了残差结构，最后使用LeakyRelu函数： 进行激活；使用残差结构有利于误差的反向传播，避免梯度消失和梯度爆炸。

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