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摘要
本发明提供一种基于神经网络的光纤脉冲涡旋激光器的设计方法及系统,涉及光纤脉冲涡旋激光器设计技术领域。本发明测量和记录不同结构参数下输出的脉冲宽度从而获取实验样本数据；并基于神经网络构建光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型；然后利用实验样本数据计算光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型的权重系数以确定初始输出脉宽反向预测模型；并对初始输出脉宽反向预测模型进行迭代式训练从而获得最终输出脉宽反向预测模型的最终权重系数；最后将预设计的脉冲宽度输入最终的光纤脉冲涡旋激光器输出脉宽反向预测模型中,便可获取光纤脉冲涡旋激光器结构参数。本发明相比于现有技术灵活性更好。
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