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龙图腾网获悉长沙半导体技术与应用创新研究院;光子芯力(北京)科技有限公司申请的专利一种基于知识蒸馏的片上光神经网络设计方法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：CN121436067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202512018633.6，技术领域涉及：G06N3/067；该发明授权一种基于知识蒸馏的片上光神经网络设计方法是由杨其晟;李明元;林国昌设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的片上光神经网络设计方法在说明书摘要公布了：本申请适用于光计算技术领域，提供了一种基于知识蒸馏的片上光神经网络设计方法，包括：基于预设工艺约束条件，构建优化算法的初始种群；初始种群中的多个个体与多组光神经网络参数一一对应；利用优化算法对初始种群进行迭代优化，得到满足预设工艺约束条件的最优光神经网络参数；基于最优光神经网络参数构建光神经网络，将构建的光神经网络作为片上光神经网络；优化算法中个体的适应度值的计算过程为：利用知识蒸馏框架对个体对应的光神经网络进行训练，基于训练损失值和光神经网络的物理参数确定出适应度值。本申请能在减小片上光神经网络的面积、降低片上光神经网络的复杂度的同时，提升片上光神经网络处理复杂任务时的性能。

本发明授权一种基于知识蒸馏的片上光神经网络设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的片上光神经网络设计方法，其特征在于，包括： 基于预设工艺约束条件，构建优化算法的初始种群；所述初始种群中的多个个体与多组光神经网络参数一一对应； 利用所述优化算法对所述初始种群进行迭代优化，得到满足所述预设工艺约束条件的最优光神经网络参数； 基于所述最优光神经网络参数构建光神经网络，并将构建的光神经网络作为片上光神经网络； 所述优化算法中个体的适应度值的计算过程为：利用知识蒸馏框架对该个体对应的光神经网络进行训练，并基于训练结束时的训练损失值和该个体对应的光神经网络的物理参数确定该个体的适应度值；该个体的适应度值与所述训练损失值呈反比关系； 所述训练损失值包括软目标损失值、硬目标损失值、光神经网络的制造误差和光神经网络运行时的环境噪声； 所述预设工艺约束条件包括： ； ； ； ； 其中，表示相邻加工点间距，表示层宽度，表示每层需要加工的像素点数，表示光的波长，表示层间距，表示使用的加工工艺极限尺寸； 所述物理参数包括层数、层宽度、层间距，所述基于训练结束时的训练损失值和该个体对应的光神经网络的物理参数确定该个体的适应度值，包括： 通过如下公式计算该个体的适应度值： ； 其中，、和均为预设的权重系数，表示该个体对应的光神经网络的层宽度，表示该个体对应的光神经网络的层间距，表示该个体对应的光神经网络的层数，表示每层需要加工的像素点数，表示训练结束时的训练损失值。

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