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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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31 篇 专利

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7 篇 中国科学院光电技...
4 篇 中国科学院合肥物...
4 篇 安徽建筑大学
3 篇 同济大学
3 篇 中国科学院上海光...
2 篇 上海理工大学
2 篇 清华大学
2 篇 北京理工大学
2 篇 青岛大学附属医院
2 篇 合肥工业大学
1 篇 天津大学
1 篇 中国科学院长春光...
1 篇 西北农林科技大学
1 篇 重庆邮电大学
1 篇 航天科工微电子系...

作者

4 篇 刘文清
4 篇 贾巍
4 篇 何莹
4 篇 雷经发
4 篇 张玉钧
4 篇 叶英杰
4 篇 张涛
4 篇 张润梅
4 篇 刘建国
4 篇 丁琨
4 篇 黄雅琴
3 篇 穆斌
3 篇 任菊慧
3 篇 袁时金
2 篇 袁良柱
2 篇 赵旺
2 篇 王帅
2 篇 申泽宇
2 篇 韩荣磊
2 篇 张圣亮

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31 篇 中文

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抑制目标函数测量噪声的随机并行梯度下降光纤耦合方法

抑制目标函数测量噪声的随机并行梯度下降光纤耦合方法

引用

作者：亓波彭锦锦毛耀 610209 四川省成都市双流350信箱

本发明提出一种抑制目标函数测量噪声的随机并行梯度下降光纤耦合方法，称作卡尔曼随机并行梯度下降算法(Kalmanstochasticparallelgradientdescent)(KSPGD)，用于当存在光电探测噪声时提高空间激光束光纤耦合效率。传统随机并行梯度下... 详细信息

标准号: CN115826161A

本发明提出一种抑制目标函数测量噪声的随机并行梯度下降光纤耦合方法，称作卡尔曼随机并行梯度下降算法(Kalmanstochasticparallelgradientdescent)(KSPGD)，用于当存在光电探测噪声时提高空间激光束光纤耦合效率。传统随机并行梯度下降(Stochasticparallelgradient descent)(SPGD)算法通过实时测量目标函数值估计迭代点梯度，进而按梯度下降的方式更新迭代点。因此当目标函数测量存在较大噪声时，迭代点梯度估计值会振荡，因而影响算法的收敛性能。针对这一问题本发明提出的KSPGD算法利用目标函数模型信息，通过卡尔曼滤波算法得到迭代点梯度的最优加权估计，提高梯度估计值的准确性，进而抑制测量噪声对算法收敛性能的影响。将该方法应用于自适应耦合系统上，采用KSPGD算法的系统在不同大小的噪声下均能稳定收敛。

关键词：噪声迭代目标函数算法并行梯度梯度估计测量随机并行梯度下降算法卡尔曼滤波算法光纤耦合效率目标函数模型方式更新光电探测光纤耦合实时测量收敛性能算法收敛稳定收敛影响算法耦合系统激光束自适应振荡加权

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面向深度学习的去中心化并行梯度下降训练方法和系统

面向深度学习的去中心化并行梯度下降训练方法和系统

引用

作者：刘斌高昊元纪泽宇张海曦刘启彤 712100 陕西省咸阳市杨凌示范区邰城路3号

本发明提出了一种面向深度学习的去中心化并行梯度下降训练方法和系统，该方法属于深度学习并行化领域，提出了基于历史权重的预训练、管道通信和基于缓冲权重的并行训练相结合的方法，实现了加速分布式系统训练深度神经网络的过程。该... 详细信息

标准号: CN116894461A

本发明提出了一种面向深度学习的去中心化并行梯度下降训练方法和系统，该方法属于深度学习并行化领域，提出了基于历史权重的预训练、管道通信和基于缓冲权重的并行训练相结合的方法，实现了加速分布式系统训练深度神经网络的过程。该方法旨在为分布式深度学习任务提供更高效的训练方式，实现对深度神经网络模型的快速训练。建立基于历史权重的预训练方法，保证了模型收敛的稳定性，使得网络模型在训练过程中更加稳健地收敛于全局最优解。管道通信机制，分解了通信任务，增加了通信的并行粒度，提高了工作节点之间的信息交换效率。利用基于缓冲权重的并行训练方法，实现通信和计算操作的解耦，最大化硬件设备算力资源的利用率。

关键词：权重并行训练管道通信缓冲收敛通信神经网络模型分布式系统全局最优解并行梯度工作节点计算操作快速训练神经网络网络模型信息交换训练过程硬件设备并行化中心化最大化解耦学习并行分解保证

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一种基于改进型随机并行梯度下降算法的光纤耦合方法

一种基于改进型随机并行梯度下降算法的光纤耦合方法

引用

作者：胡钦涛毛耀周国忠乔琦聂康周翕李志俊张超段倩文何秋农 610209 四川省成都市双流350信箱

本发明提供了一种基于改进型随机并行梯度下降算法的光纤耦合方法，旨在解决传统光纤耦合使用并行梯度下降算法收敛速度过慢和稳定性差的问题。该方法首先对光纤耦合的控制量同时施加随机扰动{δui}，然后计算施加扰动后的目标函数光功... 详细信息

标准号: CN109782392A

本发明提供了一种基于改进型随机并行梯度下降算法的光纤耦合方法，旨在解决传统光纤耦合使用并行梯度下降算法收敛速度过慢和稳定性差的问题。该方法首先对光纤耦合的控制量同时施加随机扰动{δu_i}，然后计算施加扰动后的目标函数光功率J改变量，进而得到目标函数的近似梯度grad_l⁽ⁿ⁾＝δJδu_l⁽ⁿ⁾，通过计算近似梯度的一阶矩和二阶矩，得到解决随机并行梯度下降算法的自适应增益，以替代随机并行梯度算法的固定增益，用来迭代更新控制量，最终达到使并行梯度下降算法跳出局部，加快收敛和增加算法稳定性的能力。

关键词：并行梯度随机并行梯度下降算法光纤耦合目标函数下降算法控制量收敛近似施加算法稳定性传统光纤迭代更新固定增益随机扰动耦合二阶矩改变量改进型光功率一阶矩自适应扰动算法跳出替代

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一种基于并行梯度定义方法的ENSO最优前期征兆识别方法

一种基于并行梯度定义方法的ENSO最优前期征兆识别方法

引用

作者：穆斌任菊慧袁时金 200092 上海市杨浦区四平路1239号

本发明涉及一种基于并行梯度定义方法的ENSO最优前期征兆识别方法，属于计算机和大气海洋学科交叉领域，可用于大气海洋领域的ENSO事件最优前期征兆的识别，本发明的基于并行梯度定义方法的ENSO事件最优前期征兆识别，首先使用梯度定义... 详细信息

标准号: CN110288122A

本发明涉及一种基于并行梯度定义方法的ENSO最优前期征兆识别方法，属于计算机和大气海洋学科交叉领域，可用于大气海洋领域的ENSO事件最优前期征兆的识别，本发明的基于并行梯度定义方法的ENSO事件最优前期征兆识别，首先使用梯度定义方法求解得到某一ENSO事件的CNOP，然后通过CNOP的空间模态及其演变模态确定ENSO事件的最优前期征兆，并可进一步分析ENSO事件发生演变可能的物理机制。与现有技术相比，本发明具有准确度高，求解速度快等优点。

关键词：并行梯度求解准确度海洋领域空间模态事件发生物理机制学科交叉可用模态计算机海洋分析

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求解条件非线性最优扰动的并行梯度定义数据处理方法

求解条件非线性最优扰动的并行梯度定义数据处理方法

引用

作者：穆斌任菊慧袁时金 200092 上海市杨浦区四平路1239号

本发明涉及一种求解条件非线性最优扰动的并行梯度定义数据处理方法，属于计算机和大气海洋学科交叉领域，可用于大气海洋领域的数值天气和气候现象的可预报性研究。本发明的求解CNOP并行梯度定义方法是使用梯度定义方法代替伴随模式求... 详细信息

标准号: CN110298375A

本发明涉及一种求解条件非线性最优扰动的并行梯度定义数据处理方法，属于计算机和大气海洋学科交叉领域，可用于大气海洋领域的数值天气和气候现象的可预报性研究。本发明的求解CNOP并行梯度定义方法是使用梯度定义方法代替伴随模式求解目标函数关于优化变量的梯度信息，并通过计算机领域的MPI并行技术将梯度信息的计算过程并行优化，然后使用基于梯度信息的约束优化算法——SPG2梯度投影算法优化求解得到CNOP。与现有技术相比，本发明具有精确度高，求解速度快等优点。

关键词：梯度信息求解并行梯度梯度投影算法计算机领域并行技术并行优化海洋领域计算过程目标函数气候现象求解条件学科交叉优化变量优化求解优化算法数据处理预报性扰动可用计算机海洋天气研究

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基于并行梯度定义方法的台风目标观测敏感区识别方法

基于并行梯度定义方法的台风目标观测敏感区识别方法

引用

作者：穆斌任菊慧袁时金 200092 上海市杨浦区四平路1239号

本发明涉及一种基于并行梯度定义方法的台风目标观测敏感区识别方法，属于计算机和大气海洋学科交叉领域，可用于大气海洋领域台风目标观测敏感区的识别，本发明的基于并行梯度定义方法的台风目标观测敏感区识别，首先使用并行梯度定义... 详细信息

标准号: CN110287986A

本发明涉及一种基于并行梯度定义方法的台风目标观测敏感区识别方法，属于计算机和大气海洋学科交叉领域，可用于大气海洋领域台风目标观测敏感区的识别，本发明的基于并行梯度定义方法的台风目标观测敏感区识别，首先使用并行梯度定义方法求解得到某台风个例的条件非线性最优扰动(CNOP)，然后使用“垂直积分能量”得到CNOP所代表的能量大小分布情况，最后将能量大值区作为该台风的目标观测敏感区。与现有技术相比，本发明具有精确度高，求解速度快等优点。

关键词：敏感区目标观测台风并行梯度求解海洋领域积分能量学科交叉扰动可用垂直计算机海洋

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一种波前传感器残差约束的成像光路静态像差检测方法

一种波前传感器残差约束的成像光路静态像差检测方法

引用

作者：张赐宝钟立波饶长辉 610209 四川省成都市双流350信箱

本发明公开了一种波前传感器残差约束的成像光路静态像差检测方法。该方法包括：利用自适应光学系统的夏克‑哈特曼波前传感器获取部分校正后的残余像差数据作为先验约束信息，记录几组波前传感器波前残余像差数据以及对应的后端成像CCD... 详细信息

标准号: CN117782534A

本发明公开了一种波前传感器残差约束的成像光路静态像差检测方法。该方法包括：利用自适应光学系统的夏克‑哈特曼波前传感器获取部分校正后的残余像差数据作为先验约束信息，记录几组波前传感器波前残余像差数据以及对应的后端成像CCD相机畸变图像，将系统的波前传感器获取的残余像差数据作为初始约束调制量，使用离线随机并行梯度下降(SPGD)迭代算法拟合畸变图像，将实际的畸变图像引入目标函数，迭代检测出系统的成像光路静态像差系数向量ξ。利用本发明，不改变既有光路结构，无需其他检测设备，可以唯一高精度获取成像光路的静态像差，以实现后续对成像系统非共光路静态像差的补偿。

关键词：静态像差波前传感器残余像差成像光路畸变图像哈特曼波前传感器自适应光学系统成像CCD相机并行梯度成像系统迭代检测迭代算法光路结构检测设备目标函数系数向量先验约束共光路残差离线拟合调制校正引入检测记录

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一种基于脉冲信标光的激光相控阵系统及其控制方法

一种基于脉冲信标光的激光相控阵系统及其控制方法

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作者：武春风张滢董理治王勋刘子裕江颖吴丰阳 610000 四川省成都市天府新区天府新经济产业园B区湖畔路北段269号

本发明公开了一种基于脉冲信标光的激光相控阵系统及其控制方法，属于激光相控阵和光束合成领域，该系统包括窄线宽光纤激光器、脉冲信标光纤激光器、主激光分束器、信标光分束、相位调制器、强度调制器、光纤合束器、自适应光纤准直器... 详细信息

标准号: CN117613660A

本发明公开了一种基于脉冲信标光的激光相控阵系统及其控制方法，属于激光相控阵和光束合成领域，该系统包括窄线宽光纤激光器、脉冲信标光纤激光器、主激光分束器、信标光分束、相位调制器、强度调制器、光纤合束器、自适应光纤准直器、光电探测组件和信号处理机；该方法包括：在每路窄线宽主激光中耦合脉冲信标光，利用时分复用的方法区分多路信标光束出光时序；使用光电探测组件探测每路信标光的指向，调整各路自适应光纤准直器的偏转，控制信标光的指向同时校正主激光指向；利用随机并行梯度下降方法调整子光束的相位，使各路子光束共相。本发明解决了子光束难以直接实现指向探测与控制的问题，有效提高了激光合束的控制性能。

关键词：指向信标光主激光光电探测组件光纤准直器激光相控阵脉冲信子光束自适应探测窄线宽光纤激光器偏转光纤合束器光纤激光器强度调制器相位调制器信号处理机并行梯度出光时序方法调整光束合成控制性能时分复用信标光束耦合脉冲分束器窄线宽多路分束合束路信校正激光

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一种基于PSO和SPGD算法的无波前传感器波前畸变校正方法

一种基于PSO和SPGD算法的无波前传感器波前畸变校正方法

引用

作者：赵辉秦玉林于林仙刘亮韩利利彭建友 400065 重庆市南岸区崇文路2号

本发明提供一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法的无波前传感器波前畸变校正方法，该方法结合了PSO算法在初始阶段的快速收敛和SPGD算法的有益收... 详细信息

标准号: CN116882257A

本发明提供一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法的无波前传感器波前畸变校正方法，该方法结合了PSO算法在初始阶段的快速收敛和SPGD算法的有益收敛效应，避免了SPGD算法需要更多的迭代次数以及易局部极值的缺陷。在本发明中，首先将待校正光束入射到变形镜(Deformable Mirror，DM)上，随后利用远场相机CCD负责采集光斑信息，然后利用本发明提出的基于PSO算法和SPGD算法的混合算法控制模块根据光斑信息生成相应的驱动电压使DM形变，生成相位补偿，以循环迭代的方式实现畸变光束的闭环校正。

关键词：算法光斑信息校正波前传感器粒子群算法闭环校正并行梯度波前畸变光束入射混合算法控制模块快速收敛驱动电压相位补偿循环迭代变形镜形变畸变迭代远场收敛相机采集

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一种全口径高精度变形镜控制方法及装置

一种全口径高精度变形镜控制方法及装置

引用

作者：程雪岷王金栋田雨轩郝群 518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼

本发明公开了一种全口径高精度变形镜控制方法，包括如下步骤：获取起始电压；基于电压迭代与搜索融合算法，将所述起始电压进行电压迭代和电压搜索，得到目标电压；将算得的目标电压输入数字仿真模型，从而对变形镜进行控制。其中，当... 详细信息

标准号: CN115236848B

本发明公开了一种全口径高精度变形镜控制方法，包括如下步骤：获取起始电压；基于电压迭代与搜索融合算法，将所述起始电压进行电压迭代和电压搜索，得到目标电压；将算得的目标电压输入数字仿真模型，从而对变形镜进行控制。其中，当迭代评价参数大于转化阈值时，通过影响函数矩阵的迭代算法进行计算；当迭代评价参数小于转化阈值时，通过随机并行梯度下降法进行电压搜索优化，消除由于影响函数矩阵自身误差带来的求解误差；所述迭代评价参数用目标面形和当前镜面面形的标准泽尼克系数向量的偏差表示。本发明既能有效提高控制电压求解精度，又能充分发挥大口径变形镜的能力，提高其适用性，还保证了控制方案设计的灵活性与自由度。

关键词：迭代评价参数变形镜矩阵搜索目标电压起始电压影响函数阈值时求解并行梯度迭代算法方案设计仿真模型镜面面形控制电压融合算法输入数字系数向量大口径全口径下降法面形转化优化保证

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