【摘 要】
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为解决传统随机梯度下降(SPGD)算法参数难以实时调节、收敛速度较慢的难题,提出了一种基于自适应增益及联合指标优化的高效SPGD算法,建立了该算法的数值仿真模型,并将该算法用于千瓦级板条激光器的光束净化。仿真结果表明:与传统SPGD算法相比,提出的算法无需参数调节,且收敛速度和收敛效果均有显著提升,在对千瓦级板条激光器的光束净化实验中,激光光束质量β由7.89优化至1.95。
【机 构】
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中国科学院自适应光学重点实验室,四川成都610209中国科学院光电技术研究所,四川成都610209中国科学院大学,北京100049
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为解决传统随机梯度下降(SPGD)算法参数难以实时调节、收敛速度较慢的难题,提出了一种基于自适应增益及联合指标优化的高效SPGD算法,建立了该算法的数值仿真模型,并将该算法用于千瓦级板条激光器的光束净化。仿真结果表明:与传统SPGD算法相比,提出的算法无需参数调节,且收敛速度和收敛效果均有显著提升,在对千瓦级板条激光器的光束净化实验中,激光光束质量β由7.89优化至1.95。
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