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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于多目标优化算法的DFB激光器参数提取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：CN120429648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510939949.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于多目标优化算法的DFB激光器参数提取方法是由高凤;刘慧欣;牛传宁;赵佳设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标优化算法的DFB激光器参数提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及激光器参数提取领域，公开了一种基于多目标优化算法的DFB激光器参数提取方法，包括：构建并训练两个深度学习模型；利用仪器测试待提取参数的DFB激光器，得到测试光谱提取信息、测试光‑电流曲线和测试振幅调制响应曲线，作为测试结果；采用多目标优化算法提取DFB激光器参数，两个深度学习模型的输出结果与测试结果的均方根误差作为种群适应度，根据种群适应度进行种群精英保留，当达到最大迭代次数时输出DFB激光器参数。本发明所公开的方法避免了对不同DFB激光器进行参数提取时的权重调整；极大的减少了传统的数值计算进而降低了计算成本同时减少了参数提取的时间；在较短的时间内实现DFB激光器参数的批量提取。

本发明授权一种基于多目标优化算法的DFB激光器参数提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化算法的DFB激光器参数提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，构建并训练两个深度学习模型，其中深度学习模型一的输入为DFB激光器参数中的光栅相关参数，输出为光谱提取信息；深度学习模型二的输入为DFB激光器参数，输出为光-电流曲线和振幅调制响应曲线； 步骤2，利用仪器测试待提取参数的DFB激光器，得到测试光谱提取信息、测试光-电流曲线和测试振幅调制响应曲线，作为测试结果； 步骤3，采用多目标优化算法提取DFB激光器参数，其中两个深度学习模型的输出结果与测试结果的均方根误差作为种群适应度，根据种群适应度进行种群精英保留，当达到最大迭代次数时输出DFB激光器参数； 步骤3，采用多目标优化算法提取DFB激光器参数包括如下过程： 步骤31，根据待提取参数的DFB激光器的参数范围对种群进行初始化，并记作父代种群，种群的一个候选解对应一组DFB激光器参数； 步骤32，将父代种群输入到两个测试合格的深度学习模型中，计算模型输出结果与测试结果之间的均方根误差，将其记作父代种群适应度； 步骤33，根据变异策略将父代种群进行变异操作得到变异种群，按照交叉策略将父代种群和变异种群进行交叉操作生成子代种群，将子代种群输入到两个测试合格的深度学习模型中，计算模型输出结果与测试结果之间的均方根误差，将其记作子代种群适应度； 步骤34，合并父代种群和子代种群，按照父代种群适应度和子代种群适应度将合并后的种群划分成若干帕累托前沿，并按照帕累托前沿层级和拥挤距离进行种群精英保留，保留候选解进入下一迭代过程，所保留的候选解作为下一迭代的父代种群； 步骤35，判断当前代数是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数则输出DFB激光器参数，否则返回步骤32。

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