电子科技大学聂俊缘获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利神经网络联合遗传算法的光通信系统全局优化方法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：CN119030888B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411118646.X，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权神经网络联合遗传算法的光通信系统全局优化方法是由聂俊缘;张静;许渤设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络联合遗传算法的光通信系统全局优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种神经网络联合遗传算法的光通信系统全局优化方法，以加速系统参数的最优化配置。一方面，本发明通过前置有限冲击响应FIR滤波器与Clipping的神经网络对系统建模，得到FIR抽头系数、Clipping系数、DAC峰峰值可配置的离线模型，使得在不影响实际系统运行的情况下完成参数优化过程。另一方面，通过结合遗传算法GA和反向传播BP的特性，在不同优化时期交替使用两者进行多维参数优化，以加速对参数的全局最优搜索。从而在收发机带限严重的光通信系统中，完成系统参数最优配置，提升系统抵抗高频衰落的能力。
本发明授权神经网络联合遗传算法的光通信系统全局优化方法在权利要求书中公布了：1.神经网络联合遗传算法的光通信系统全局优化方法，其特征在于，包括步骤： 离线光通信系统模型建立步骤： 确定在光通信系统中的待配置参数模块；采用多维参数表示待配置参数，N个待配置参数具有N个维度；训练一个神经网络用于模拟光通信系统中非待配置参数模块； 将待配置参数模块前置于完成训练的神经网络之前，组成离线光通信系统模型； 多维参数交替更新步骤： 使用遗传算法GA进行一轮多维参数的更新，其中，接收到的BP优化的多维参数作为初始种群中第一个个体；遗传算法GA输出最后一次种群中最优个体对应的多维参数作为GA优化的多维参数至反向传播算法BP；使用GA优化的多维参数作为BP初始参数值，使用BP进行一轮多维参数的更新，输出BP优化的多维参数，完成一次多维参数交替更新； 判断当前更新的多维参数的满足交替更新结束条件，如是，将最新的多维参数作为全局优化的多维参数输出，否则，重复进行多维参数交替更新； 实际配置步骤：将全局优化的多维参数用于配置真实的光通信系统，完成光通信系统全局优化。
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