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本发明公开了一种基于哈特曼探测器的无监督学习波前探测方法,所述波前探测方法包括如下步骤:生成第一哈特曼图像;输入包括编码器和解码器的自编码神经网络生成第二哈特曼图像;以改进的负皮尔逊相关系数作为损失函数,对所述编码器的参数进行优化;重复前述步骤以无监督学习的方式训练所述编码器;输入待测哈特曼图像至所述编码器,所述编码器的输出即为所述待测波前相位畸变。本发明通过神经网络的编码器和光学解析模型的解码器形成自编码神经网络,不仅避免了传统神经网络模型训练的海量数据标注,提高了训练效率,而且可以直接采集大
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117760571A
(43)申请公布日2024.03.26
(21)申请号202311792266.XG06N3/0464(2023.01)
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