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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于频域自监督复值神经网络的复振幅重建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：CN118917362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411218262.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于频域自监督复值神经网络的复振幅重建方法是由豆嘉真;安起明;邸江磊;钟丽云;秦玉文设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域自监督复值神经网络的复振幅重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于全息相位重建领域，公开了一种基于频域自监督复值神经网络的复振幅重建方法，在摆脱端到端网络对大量标注数据依赖性的同时提供一种从频域学习的重建方法，本发明采用基于复值神经网络的网络架构结合光学同轴全息成像模型的物理过程，首先将采集的全息图经傅里叶变换后得频谱B，再将其放入复值神经网络中，输出物场频谱C，逆傅里叶变换后再模拟同轴全息正向传播过程得到衍射复振幅D，取强度为重建全息图E与其频谱F；随后计算采集的全息图与重建全息图E之间、频谱B与频谱F之间的相似度，通过复值神经网络的梯度下降优化算法实现相位重建。本发明提供一种基于复值神经网络频谱学习的全息复振幅重建方法。

本发明授权一种基于频域自监督复值神经网络的复振幅重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域自监督复值神经网络的复振幅重建方法，包括以下步骤： S1、在同轴全息理论基础上选用相机拍摄多组纯相位型同轴全息图，作为网络输入，即全息图A； S2、将采集的全息图A读入后做傅里叶变换得频谱B，作为复值卷积神经网络的输入，经网络后输出原始物场频谱C； S3、物场频谱C傅里叶逆变换后对其振幅进行软约束并将其正向传播至z距离处，得到衍射场复振幅D，其中软约束为限制其振幅各点值不大于吸收约束规定的值，该值的范围与被记录物体有关； S4、对衍射场复振幅D取强度得重建全息图E，并计算得其频谱F； S5、计算空域损失项，即全息图A与重建全息图E的相似度；计算频域损失项，即频谱B与频谱F的相似度；分别赋予空域损失项和频域损失项合适的权重，再把两项损失项相加后作为损失函数，将损失函数值的梯度做反向传播以更新网络模型的参数，得到训练完成的复值神经网络，将采集到的同轴全息图转换为频谱域并输入至训练好的网络中，即可重建复振幅分布。

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