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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种用于图像识别的全光卷积神经网络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：CN119990218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510057557.7，技术领域涉及：G06N3/067；该发明授权一种用于图像识别的全光卷积神经网络设计方法是由黄坤;付伟伟;赵东设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于图像识别的全光卷积神经网络设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于图像识别的全光卷积神经网络设计方法，涉及图像识别技术领域，包括：将待检测图像输入到全光卷积神经网络中，全光卷积神经网络包括透镜、多核超表面卷积器和光学全连接层；将目标卷积核平铺在一个面，并放入透镜的前焦面，在透镜的后焦面得到多核超表面卷积器，多核超表面卷积器用于对待检测图像进行卷积操作，得到卷积后的阵列图像；光学全连接层是衍射调制处理卷积后的阵列图像，输出待检测图像的识别结果；该图像识别方法，在输入和输出之间均是全光学处理，利用多核超表面卷积器实现多核卷积操作，卷积后的阵列图像经过光学衍射层能实现光学全连接操作；由于卷积操作提取图像特征，使不同类别图像差异化变大，相比传统衍射神经网络，特别全连接层都为单层时，明显提高了图像识别准确率和输出面信噪比以及减小各能量区域串扰。

本发明授权一种用于图像识别的全光卷积神经网络设计方法在权利要求书中公布了：1.一种用于图像识别的全光卷积神经网络设计方法，其特征在于，包括： 将待检测图像输入到全光卷积神经网络中，全光卷积神经网络包括透镜、多核超表面卷积器和光学全连接层，所述光学全连接层包括一至多个衍射层，所有衍射层作为光学全连接层对卷积后的阵列图像进行光学衍射调制； 将目标卷积核平铺在一个面，并放入透镜的前焦面，在透镜的后焦面得到多核超表面卷积器，多核超表面卷积器用于对待检测图像进行卷积操作，得到卷积后的阵列图像，其中目标卷积核的选择依据为利用不同类别图像卷积后与卷积前结构相似性指数差异大小进行判断，判断依据是选择结构相似性指数小，差异化大的卷积核，从而便于不同类别图像识别； 光学全连接层是衍射调制处理卷积后的阵列图像，输出待检测图像的识别结果； 所述全光卷积神经网络的训练过程如下： 基于MNIST手写数据集以及每个数据所对应的标签值构建训练集； 随机选择训练集中N个数据，平行光照射图像后依次入射到透镜、多核超表面卷积器、光学全连接层后在输出面分别计算N个目标区域总能量； 计算每个目标区域能量与对应数据的标签值矩阵构建损失函数，利用梯度下降法更新光学全连接层中衍射层的相位，直至完成设置的迭代次数。

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