基于双波长差分调制的衍射神经网络光学分类方法及系统

本发明公开了一种基于双波长差分调制的衍射神经网络光学分类方法及系统，涉及光学计算与光信息处理技术领域，包括：S1、利用深度学习反向传播算法优化单衍射层的相位分布；S2、通过输入层加载输入信息对应的编码；S3、引入两种不同波长的相干光源依次或并行对编码进行照射；S4、单衍射层对输入光场进行调制后，通过检测器对输出光场进行检测；S5、通过对不同波长的光强进行差分归一化运算，得到每个类别的判别信号Sc，完成光学分类。本发明通过单层衍射结构消除多层器件带来的装调误差，并引入双波长差分检测机制，突破光强信号非负性的限制，从而在保证结构简化的同时显著提升分类精度与鲁棒性，具有重要的工程价值与应用前景。