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龙图腾网获悉山东大学;上海曼光信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的模拟光链路拓扑结构实现方法及系统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：CN119203897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411350460.7，技术领域涉及：G06F30/373；该发明授权一种基于深度学习的模拟光链路拓扑结构实现方法及系统是由杜刘革;尤浩;徐晓;赵佳设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的模拟光链路拓扑结构实现方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于模拟光链路拓扑结构技术领域，具体涉及一种基于深度学习的模拟光链路拓扑结构实现方法及系统，S1.将不同的光子器件或者子链路抽象化为具有特定传输系数的子模块，而总目标的输出响应看作输入端口到输出端口之间多条光通路各自输出响应的叠加，每条光路上是不同数量光子器件的随机排布，构建模拟光链路拓扑结构；S2.将模拟光链路的拓扑结构进行编码，获得统一的参数化矩阵；S3.利用遗传算法搜索与目标响应最接近的拓扑结构，正向网络模型作为快速的链路拓扑结构输出性能评估模块，提高优化算法的搜索效率。其优点在于，在不考虑光子器件本身物理参数变化的情况下，首次实现了模拟光链路拓扑结构的自动化设计。

本发明授权一种基于深度学习的模拟光链路拓扑结构实现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的模拟光链路拓扑结构实现方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.将不同的光子器件或者子链路抽象化为具有特定传输系数的子模块，而总目标的输出响应看作输入端口到输出端口之间多条光通路各自输出响应的叠加，每条光路上是不同数量光子器件的随机排布，构建模拟光链路拓扑结构； S2.将模拟光链路的拓扑结构进行编码，获得统一的参数化矩阵； 步骤S2中，根据图编码的方式把组成器件作为单个节点，参数化矩阵如下： ; 参数化矩阵中每个元素值为0或1，表示该行所代表的光通路上是否存在列索引表示的单元器件；在所有的分路器件都是均分的情况下，任意连接结构都最终等效化为M*N大小的矩阵；N为器件数目，M为连接结构最大分路数目； 模拟光链路拓扑结构的总传输系数可表示为： ; 式中，表示某个单元器件的传输系数，其中只有的对应矩阵元素参与公式运算; S3.利用遗传算法搜索与目标响应最接近的拓扑结构，正向网络模型作为快速的链路拓扑结构输出性能评估模块，提高优化算法的搜索效率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;上海曼光信息科技有限公司，其通讯地址为：266200 山东省青岛市即墨区滨海路72号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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