基于小样本机器学习的易装调离轴三反系统生成方法

本发明提供一种基于小样本机器学习的易装调离轴三反系统生成方法，涉及光学系统设计技术领域，针对快速设计易装调要求下的离轴三反系统设计问题提出了一种基于小样本机器学习的易装调离轴三反系统的生成方案，具体是指为便于降低离轴三反系统的装调难度并降低机器学习的训练和数据收集难度而构建一种使用小样本数据集训练SVR模型进而自动生成易装调离轴多反系统的方法。在构建数据集时，设计了一种小样本的数据收集方法，降低了样本中的特征数量，以便降低训练集的构建和机器学习模型的开发难度；然后，构建SVR模型，并基于数据集训练SVR模型；最后，使用训练好的SVR模型生成离轴三反球面系统的参数组合，并基于参数组合生成离轴三反自由曲面系统。