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龍圖騰網獲悉中國科學院軟件研究所申請的專利一種基于機器學習的耗散孤子共振激光器逆向設計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：CN119989557B 。

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：202411925986.3，技術領域涉及：G06F30/17；該發明授權一種基于機器學習的耗散孤子共振激光器逆向設計方法是由李婧;徐帆江;段磊;唐熊忻;譚姝丹設計研發完成，并于2024-12-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的耗散孤子共振激光器逆向設計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的耗散孤子共振激光器逆向設計方法，其方法為：1建立兩組關聯數據集，分別用于訓練SVM和BP神經網絡，SVM用于預測耗散孤子共振脈沖收斂性，BP神經網絡用于預測激光器輸出時域和光譜波形；2初始化PSO算法粒子群，每個粒子的位置參數對應一組隨機的激光腔體參數，預先輸入SVM模型篩選出滿足收斂條件的粒子并重新作為初始粒子群；3迭代更新粒子位置信息并輸入BP神經網絡，預測脈沖時域和光譜波形信息；當預測波形與設定目標波形的均方誤差低于設定值時，輸出一組最優激光腔體參數，實現激光器逆向設計。本發明有效解決了低絕對值凈腔色散條件下耗散孤子共振光纖激光器設計難的問題。

本發明授權一種基于機器學習的耗散孤子共振激光器逆向設計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的耗散孤子共振激光器逆向設計方法，其步驟包括： 1建立關聯數據集，所述關聯數據集包括：1激光腔體參數與其對應的耗散孤子共振脈沖收斂性標簽的第一關聯數據集；2收斂條件下，激光腔體參數與脈沖時域和光譜波形信息的第二關聯數據集； 2利用所述第一關聯數據集的樣本訓練SVM模型，得到可預測耗散孤子共振脈沖收斂性的分類模型，用于預先判斷激光器是否收斂到穩定的耗散孤子共振脈沖狀態； 3利用所述第二關聯數據集中的樣本訓練BP神經網絡，得到能夠映射激光腔體參數與脈沖時域和光譜波形的BP神經網絡； 4初始化PSO算法中的粒子群，將每個粒子的位置參數設為一組隨機的激光腔體參數，并將其輸入步驟2訓練得到的分類模型預測輸出對應的脈沖收斂性，篩選出滿足收斂條件的粒子重新作為優化算法的初始粒子群； 5利用PSO優化算法對粒子群進行全局優化，迭代調整更新激光腔體參數，并將更新后的每組激光腔體參數依次輸入步驟3訓練后的BP神經網絡，輸出預測的脈沖波形信息；當BP神經網絡預測輸出的脈沖波形與設定的目標脈沖波形滿足預設條件時， 停止迭代并輸出一組最優的激光腔體參數； 6根據步驟5所得一組最優的激光腔體參數設計耗散孤子光纖激光器。

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中國科學院軟件研究所，其通訊地址為：100190 北京市海淀區中關村南四街4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”。