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龍圖騰網獲悉山東大學申請的專利一種基于多目標優化算法的DFB激光器參數提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120429648B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510939949.6，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權一種基于多目標優化算法的DFB激光器參數提取方法是由高鳳;劉慧欣;牛傳寧;趙佳設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多目標優化算法的DFB激光器參數提取方法在說明書摘要公布了：本發明涉及激光器參數提取領域，公開了一種基于多目標優化算法的DFB激光器參數提取方法，包括：構建并訓練兩個深度學習模型；利用儀器測試待提取參數的DFB激光器，得到測試光譜提取信息、測試光?電流曲線和測試振幅調制響應曲線，作為測試結果；采用多目標優化算法提取DFB激光器參數，兩個深度學習模型的輸出結果與測試結果的均方根誤差作為種群適應度，根據種群適應度進行種群精英保留，當達到最大迭代次數時輸出DFB激光器參數。本發明所公開的方法避免了對不同DFB激光器進行參數提取時的權重調整；極大的減少了傳統的數值計算進而降低了計算成本同時減少了參數提取的時間；在較短的時間內實現DFB激光器參數的批量提取。

本發明授權一種基于多目標優化算法的DFB激光器參數提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多目標優化算法的DFB激光器參數提取方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1，構建并訓練兩個深度學習模型，其中深度學習模型一的輸入為DFB激光器參數中的光柵相關參數，輸出為光譜提取信息；深度學習模型二的輸入為DFB激光器參數，輸出為光-電流曲線和振幅調制響應曲線； 步驟2，利用儀器測試待提取參數的DFB激光器，得到測試光譜提取信息、測試光-電流曲線和測試振幅調制響應曲線，作為測試結果； 步驟3，采用多目標優化算法提取DFB激光器參數，其中兩個深度學習模型的輸出結果與測試結果的均方根誤差作為種群適應度，根據種群適應度進行種群精英保留，當達到最大迭代次數時輸出DFB激光器參數； 步驟3，采用多目標優化算法提取DFB激光器參數包括如下過程： 步驟31，根據待提取參數的DFB激光器的參數范圍對種群進行初始化，并記作父代種群，種群的一個候選解對應一組DFB激光器參數； 步驟32，將父代種群輸入到兩個測試合格的深度學習模型中，計算模型輸出結果與測試結果之間的均方根誤差，將其記作父代種群適應度； 步驟33，根據變異策略將父代種群進行變異操作得到變異種群，按照交叉策略將父代種群和變異種群進行交叉操作生成子代種群，將子代種群輸入到兩個測試合格的深度學習模型中，計算模型輸出結果與測試結果之間的均方根誤差，將其記作子代種群適應度； 步驟34，合并父代種群和子代種群，按照父代種群適應度和子代種群適應度將合并后的種群劃分成若干帕累托前沿，并按照帕累托前沿層級和擁擠距離進行種群精英保留，保留候選解進入下一迭代過程，所保留的候選解作為下一迭代的父代種群； 步驟35，判斷當前代數是否達到最大迭代次數，若達到最大迭代次數則輸出DFB激光器參數，否則返回步驟32。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東大學，其通訊地址為：266200 山東省青島市即墨區濱海路72號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。