二元神经网络模型中的Monte Carlo学习算法

基于作者以前提出的一种单通道双极光学神经网络结构,利用自适应阈值,本文提出了一个新的Monte Carlo学习算法的判据。这个判据可以使Monte Carlo学习算法进一步改善神经网络的性能。     

利用液晶光阀实现实时图像微分

提出一种利用液晶光间实时转换特性实现图像微分的方法。仅简单地通过调整液晶光闪的工作电压，使其处于非线性变换态即可完成对图像的实时微分运算。从理论上分析了液晶光阀的非线性转换功能的原理，给出两种方法的实验结果。     

用四焦点全息透镜实现的PS和FPS互连网络

提出了一种用四焦点全息透镜实现的二维ＰＳ（ＰｅｒｆｅｃｔＳｈｕｆｆｌｅ）和ＦＰＳ（ＦｏｌｄｅｄＰＳ）的方法，并给出了四焦点全息透镜的设计方法及应用于二维ＰＳ和ＦＰＳ互连网络中的实验结果。     

循环级联式的子波变换相关识别

提出了一种时序循环级联式的子波变换相关识别系统。该系统是基于循环使用一个普通光学相关器，而相关器采用光折变全息图作为空间匹配滤波器，一个受计算机控制的空间光调制器作为输入器件，方位不同的参考光用于编码存储不同的输入信号、不同的子波和子波变换的傅里叶谱的多重信息。通过计算机控制系统互连网络和级联循环次数可完成用于不同目的的相关运算。给出简要的原理分析，并用纯光学方法实验研究了Ｈａａｒ子波变换、Ｈａａｒ子波变换相关识别，并与普通相关识别作了对比。讨论了该系统所具有的诸多方面的特点     

基于对功率谱进行位相调制的联合变换相关器

讨论了通过位相调制对多灰度图像进行功率谱相减的原理，并提出了利用此原理实现多灰度多目标光学联合变换相关的新的实验方法。其中需对功率谱进行两次记录并进行相减。在第二次的记录过程中，利用位相板使参考图像产生半波位相延迟。将相减后的功率谱进行傅里叶逆变换，能够使相关峰得到明显增强，而且大大抑制了多目标间的相关及背景噪声间的相关。此方法特别适用于具有多灰度背景噪声的多灰度的多目标识别，而且方法简单，易于实现。     

Fabry—Perot型全多模光纤电流传感器及其信号处理

本文讨论了我们所研制的Fabry-Perot 干涉仪型全多模光纤电流传感器的原理,并给出了实验结果。文中还提出了一种新的数据处理方法,应用此方法在被测电流较小时亦可达到较高的测量精度。     

一种高效、高分辨的FPS光学互连网络

提出了一种ＦＰＳ光学互连的新装置。在这一装置中，由于使用普通透镜和光楔作为光学互连元件，故其结构简单，制备方便，价格便宜，并具有高的光能利用率和高的互连信道密度等优点，因而具有实际应用价值     

采用正交参考光束的全光学联想存储器

本文采用LiNbO_3晶体作为动态全息存储元件和相位共轭反射镜,实现了全光学联想存储器。提出了正交参考光束法存储图像,用于以上结构时,可使联想存储器的存储容量提高一倍。     

用光折变晶体制作的消像散体全息阵列照明器

报道一种使用光折变晶体作为记录材料，可一步实现的消像散体全息阵列照明器。根据记录波长与再现波长，计算出最佳的记录角度与再现角度，使再现时由于记录与再现波长不同引起的像散得到补偿。