基于神经网络的非线性光脉冲整形参数优化方法及装置

本发明公开了一种基于神经网络的非线性光脉冲整形参数优化方法及装置，方法包括：S100、对激光器输出的脉冲激光进行时域波形整形；S200、对整形后的时域波形进行测量；S300、采集整形后的时域波形数据；S400、基于神经网络的脉冲整形参数反演模型，使用样本数据对该模型进行训练；S500、将目标脉冲波形作为输入，带入脉冲整形参数反演模型中，反演脉冲整形参数的最优值。采用光纤三阶非线性过程和色散相结合的方法进行非线性脉冲整形，将目标脉冲波形作为输入，脉冲条件和光纤特性作为输出，建立基于神经网络的脉冲整形参数反演模型，对该模型进行训练，后使用目标脉冲波形作为输入，反推得到脉冲整形的输入参数最优值，实现非线性脉冲整形多参数优化。