介绍了一种基于分束一步测量宽带(200nm-1750nm)光谱响应的方法.对该测量方法的基本构成、系统定标与校准、基本测量原理等问题均进行了详细分析.给出了实验测量结果,并与日本滨松公司的标准数据进行了对比,测量的平均绝对误差和平均相对误差分别为ε=1.37mA/W和εr=0.89%.理论分析与实验结果十分吻合.

在研究洗牌网局部互连光学实现问题的基础上,采用洗牌型图样间联想模型建立了具有完整的加权互连、求和、非线性处理及反馈功能的光电混合神经网络实验系统,进行了8×8数字样本的光学联想识别.实验结果证实了洗牌网理论的可行性和洗牌型图样间联想模型光学实现的优越性.

首先介绍一种洗牌型自由空间光互连多层全互连神经网络模型。该模型的高神经元／权重比可以极大地压缩神经网络的互连权矩阵IWM(interconnect weight matrix)。对于具有N²个神经元的单层二维全互连神经网络的IWM为N²×N²，而洗牌型全互连神经网络的IWM仅为4N²log₂N。另外，洗牌型全互连神经网络整齐、简单的结构方便了网络的综合，特别是网络隐单元的综合，并且十分适合于神经网络的光学实现。然后描述了采用数字光技术实现光互连的洗牌型神经网络的系统模型、关键芯片结构以及关键技术。本文提出的模型和方法使实观与人脑神经网络规模(10⁴量级)相当的实用化自适应光电子全互连神经网络成为可能。

提出了一种采用高分辨率液晶电视(LCTV)实现Hopfield神经网络多值算法的光电系统。文章给出了平面多状态、多阈值的全互连Hopfield[1]神经网络模型,并采用该系统对颜色进行了联想和记忆的实验。初步的实验结果可以证实：此种高分辨率液晶电视神经网络系统是可行的。