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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利一种微环谐振腔时延带宽积最大化方法及系统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：CN115952717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211728153.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种微环谐振腔时延带宽积最大化方法及系统是由张林;李政;李宗泽;周笑艳设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微环谐振腔时延带宽积最大化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种微环谐振腔时延带宽积最大化方法及系统，所述方法包括：获取微环谐振腔模型，根据所述微环谐振腔模型获取所述微环谐振腔的系统参数；将所述微环谐振腔的系统参数输入DRRs‑A3C算法模型并运行所述DRRs‑A3C算法模型；根据所述DRRs‑A3C算法模型获得所述微环谐振腔的最大时延带宽积及所述最大时延带宽积所对应的优化参数值。本发明先将微环谐振腔模型作为DRRs‑A3C算法的仿真环境，对微环谐振腔的参数进行优化获得最大时延带宽积及其对应的耦合参数值，最大化时延带宽积可提高微环谐振腔在光信号处理方面的能力，通过DRRs‑A3C算法模型可以快速收敛获得参数优化结果，同时降低收敛误差。

本发明授权一种微环谐振腔时延带宽积最大化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种微环谐振腔时延带宽积最大化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取微环谐振腔模型，根据所述微环谐振腔模型获取所述微环谐振腔的系统参数； 将所述微环谐振腔的系统参数输入DRRs-A3C算法模型并运行所述DRRs-A3C算法模型； 所述DRRs-A3C算法模型的运行过程具体为： 初始化所述DRRs-A3C算法模型的全局神经网络参数和工人神经网络参数； 将状态值S输入所述DRRs-A3C算法模型的工人神经网络，获得所述工人神经网络中Actor神经网络的动作值A，将所述动作值A输入环境，获取奖励R和新的状态值S’，得到训练集S，A，R，S’； 将所述训练集中的状态值S和新的状态值S’输入至所述工人神经网络中的Critic神经网络，获得所述状态值S对应的评价值VS和所述新的状态值S’对应的新的评价值VS’，并计算TD误差δ=R+γ·VS’-VS； 迭代所述工人神经网络的参数； 当迭代至预设次数时停止，并更新全局神经网络参数； 根据所述全局神经网络参数更新所述工人神经网络参数； 重复迭代训练所述工人神经网络和所述全局神经网络； 当所述全局神经网络收敛，输出所述DRRs-A3C算法模型； 其中，所述δ为TD误差，所述R为Critic神经网络对奖励的估计，所述γ为衰减因子； 所述全局神经网络和所述工人神经网络均包括Actor网络和Critic网络，所述全局神经网络与所述工人神经网络结构一致，所述全局神经网络和所述工人神经网络均为全连接神经网络； 根据所述微环谐振腔的系统参数初始化所述DRRs-A3C算法模型参数； 输入状态值至所述DRRs-A3C算法模型的工人神经网络，所述工人神经网络输出新的状态值； 根据所述工人神经网络参数更新所述DRRs-A3C算法模型的全局神经网络参数，所述全局神经网络训练所述新的状态值，并获得所述微环谐振腔的最大时延带宽积及所述最大时延带宽积所对应的优化参数。

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