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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于KAN的分布式光纤拉曼放大器正反向问题拟合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：CN120087204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510158166.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于KAN的分布式光纤拉曼放大器正反向问题拟合方法是由胡贵军;梁帅;张滨淇设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于KAN的分布式光纤拉曼放大器正反向问题拟合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于柯尔莫哥洛夫‑阿诺德神经网络KAN的分布式光纤拉曼放大器正反向问题的拟合方法，属于光纤拉曼放大器技术领域。该方法通过建立分布式光纤拉曼放大器的数学模型，在二阶泵浦条件下生成理想数据集，并针对不同使用场景设计三种不同的KAN结构模型，分别用于正向单增益点、增益谱预测以及反向泵浦参数预测。通过优化超参数和网络结构，利用训练好的KAN模型实现高效、准确的正反向拟合。该方法在简化网络结构的同时，大幅减少了计算资源需求、提高了非线性拟合能力、能够快速适应不同场景的需求、结合正向和反向模型的级联，可实时观测反向预测的泵浦参数对应的增益谱形状，显著提升了分布式光纤拉曼放大器的设计和性能评估效率，具有重要的实际应用价值。

本发明授权一种基于KAN的分布式光纤拉曼放大器正反向问题拟合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于KAN的分布式光纤拉曼放大器正反向问题的拟合方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤A：设定多数稳定求解的泵浦参数范围，在所述泵浦参数范围内获得KAN网络训练的理想数据集，具体包括： 步骤A1：建立分布式光纤拉曼放大器的数学模型，系统结构为一个二阶泵浦源和五个一阶泵浦源联合泵浦的二阶放大模型； 步骤A2：确定适合的泵浦光波长范围和功率范围，在上述范围内进行均匀采样得到均匀分布的数据点，并对每个泵浦参数的均匀数据点进行随机组合，获得理想的均匀分布泵浦参数数据集； 步骤A3：将均匀分布泵浦参数数据集中的泵浦参数逐个代入分布式光纤拉曼放大器的数学模型中求解，得到泵浦参数对应的增益谱，进而获得包含泵浦参数及其对应增益谱的完整理想数据集； 步骤B：针对不同的使用场景，建立三种不同的KAN结构模型，分别为正向拟合单增益点输出模型、正向拟合增益谱输出模型及反向拟合泵浦参数输出模型； 步骤C：采用步骤A3获得的完整理想数据集对三种不同的KAN模型分别进行训练，获得相应的评估模型，进行不同输出情况的预测； 步骤D：利用步骤C中训练完成的不同KAN模型，针对不同场景实现分布式光纤拉曼放大器正反向问题的拟合。

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