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龙图腾网获悉清华大学申请的专利智能光计算终身学习架构系统与装置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：CN116843007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310732431.6，技术领域涉及：G06N3/067；该发明授权智能光计算终身学习架构系统与装置是由方璐;程远设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能光计算终身学习架构系统与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了智能光计算终身学习架构系统与装置，该系统包括：多光谱表征层，用于将原始输入的包含多任务的电信号通过多光谱表征为不同波长的相干光；终身学习光神经网络层，包括光学系统的傅立叶平面中级联的稀疏光卷积层，通过对输入级联的稀疏光卷积层不同波长的相干光进行终身学习光神经网络的多任务逐步训练，并通过终身学习光神经网络层输出最终空间光信号；电网络读出层，用于识别最终空间光信号检测得到的最终光学输出数据，以得到多任务识别结果。本发明实现多任务及高性能的机器智能计算，通过自适应地激活相干光场中的稀疏光连接来学习每个任务，同时通过逐渐扩大激活连接来逐步获得对各种任务的经验信息。

本发明授权智能光计算终身学习架构系统与装置在权利要求书中公布了：1.一种智能光计算终身学习架构系统，其特征在于，所述系统包括多光谱表征层、终身学习光神经网络层和电网络读出层，其中， 所述多光谱表征层，用于将原始输入的包含多任务的电信号通过多光谱表征为不同波长的相干光； 所述终身学习光神经网络层，包括光学系统的傅立叶平面中级联的稀疏光卷积层，通过对输入级联的稀疏光卷积层不同波长的相干光进行终身学习光神经网络的多任务逐步训练，并通过所述终身学习光神经网络层输出最终空间光信号；所述光学系统为光学系统；预设多任务光学特征是第层稀疏光卷积层中的第个任务在光谱上的特征表征，利用第一个2系统进行傅里叶转换为： 其中，表示傅里叶域中的光特征映射，代表傅里叶转换矩阵，利用光调制滤片调制为： 其中，表示调制后的光特征，代表相位调制矩阵，代表强度调制矩阵；利用第二个2系统将反傅里叶变换到空间域，并利用强度传感器在输出平面上检测正则化的光学输出数据： . 排除电网络读出层，将每层稀疏光卷积层的光学输出数据重新映射为下一层的输入： 其中，表示光计算中相应的非线性操作； 所述电网络读出层，用于识别所述最终空间光信号检测得到的最终光学输出数据，以得到多任务识别结果。

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