浙江大学绍兴研究院张群获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学绍兴研究院申请的专利一种基于物理调节的光通信智能均衡算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：CN119814155B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411956183.4，技术领域涉及：H04B10/2507；该发明授权一种基于物理调节的光通信智能均衡算法是由张群;张家豪;张鹿设计研发完成，并于2024-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物理调节的光通信智能均衡算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理调节的光通信智能均衡算法，包括步骤S1：初始化神经网络；步骤S2：进行正向传播；步骤S3：进行损失函数计算；步骤S4：进行梯度计算；步骤S5：进行反向传播；步骤S6：进行神经网络变量值分析；步骤S7：通过估计的物理参数重新初始化神经网络。本发明公开的一种基于物理调节的光通信智能均衡算法，将传统的静态DSP参数化为可训练的神经网络，而后利用优化算法进行神经网络变量的智能更新。同时，结合物理知识应用到神经网络与神经网络信息反馈物理，达到二者的相互促进效果，从而能够对具有未知参数的光通信系统进行高精度的参数估计与信号损伤补偿。
本发明授权一种基于物理调节的光通信智能均衡算法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理调节的光通信智能均衡算法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：初始化神经网络，将神经网络的结构初始化为可训练的变量； 步骤S2：进行正向传播，根据当下的神经网络变量值进行受损伤信号的均衡，其输入为经过光通信系统传输的受损伤信号，输出为均衡后信号，目标输出的均衡后信号与经过光通信传输前的原始信号一致； 步骤S3：进行损失函数计算，比较正向传播得到的均衡后信号与真实的原始信号，通过损失函数计算其中的损失值； 步骤S4：进行梯度计算，通过损失函数计算得出的损失值，计算神经网络中的变量对于此损失值的梯度； 步骤S5：进行反向传播，利用计算的梯度，通过优化算法对神经网络中的变量取值进行优化； 步骤S6：进行神经网络变量值分析，通过分析优化后的神经网络变量，提取其中的物理规律，实现对物理参数的估计； 步骤S7：通过估计的物理参数重新初始化神经网络。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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