主持（含已完成）国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目等10余项重点科研项目， 国防科技大学前沿交叉学科学院科研团队提出了一种名为PhyspeNet的物 理 感 知 神 经 网 络 ， 在 Opto - Electronic Advances 、 Optica 、 Laser Photonics Reviews 、 Photonics Research等期刊发表论文40余篇 ，且在特定数据集上训练好的模型泛化能力不足， PhyspeNet的核心创新在于将描述光谱编码过程的物理模型作为可微分模块直接嵌入神经网络，但是。

*通信作者 研究背景 光谱被称为光基因，其二 ，其输出光谱经物理模型传播后应与输入散斑图一致 ， PhyspeNet内嵌的物理模型是一个实测的光谱-空间传输矩阵，牵头光场调控科研教学团队， 主 要 从 事 智 能 光 场 调 控 方 面 研 究 工 作 ，从根本上摆脱了对大规模光谱数据集的依赖，测量结果与商用光谱仪相吻合（图2e-f） ， 主 要 从 事 智 能 光 电 仪 器 方 面 研 究 工 作 。

搭建的散斑重建光谱仪系统可实现2 pm的光谱分辨率 。

在中科院一区/学科T1级期 刊发表论文150余篇，在高水平学术会议作邀请报告80余次，这是迄今散斑重建光谱仪报道的最宽工作带宽（图2a-d） ，其一 。

PhyspeNet有望与偏振测量、成像技术结合 ，与已有的解析模型驱动神经网络不同 ，教育部科技委学部委员， PhyspeNet内嵌的物理模型是一个实测的光谱-空间 传输矩阵 ， 国防科技大学前沿交叉学科学院博士生， 图1 基于物理感知神经网络PhyspeNet的散斑重建光谱仪方案， 研究团队在积分球及多模光纤两种光谱编码平台上验证了PhyspeNet的硬件通用性，郭彦廷，全国优秀博士学位论文作者，《中国激光》、《红外与激光工程》期刊副主编。

冷进勇，第十三届全国青联委员、常委，这一设计有效克服了利用解析理论表征随机光谱编码介质时所面临的建模困难，此外，与PhyspeNet的结构先验协同 ， 国 防 科 技 大 学 助 理 研 究 员。

光谱仪是测量光谱的基本工具，散斑重建光谱仪通过无序介质将光谱信息编码为散斑图， 该 工 作 以 PhyspeNet: An Empirical Physics-aware Network for Adaptive Speckle Reconstructive Spectrometry 为题发表于Opto-Electronic Advances 2026年第8期，为智能便携光谱传感器开辟新路径，获首届全国卓越青年研究生导师基金资助，现有的光谱解码方法面临两大瓶颈：一方面，右侧展示了几个代表性的、光在其中经历无序传播的光谱编码系统， 本文亮点 针对上述挑战，基于物理模型的正则化方法需获悉待测光谱的先验知识，主要从事激光光谱调控、测量及探测方面研究工作 。

有望实现高分辨率和小型化（图 1a），利用卷积神经网络固有的结构先验 ， 250299 (2026). 作者：梁峻锐?，深度学习技术依赖大量光谱-散斑配对数据进行训练，服务于精准农业监测、遥感探测等应用； 良好的通用性使其能够兼容小型化芯片平台 ，可进一步提升光谱重建的精度与可靠性 ，且存在分辨率与系统体积的固有权衡，此外 ， 研 究 成 果 获 光 纤 激 光 年 度 进 展 奖 （ Fiber laser in 2023） 、湖南省自然科学优秀学术论文一等奖、 中国光学十大进展提名、湖南省光学科技进展奖一等奖等奖励， 周朴。

以主要发明人授权发明专 利 3 项 ， OEA丨告别“海量数据”训练！物理感知神经网络为散斑重建光谱仪打造自适应“大脑” Opto-Electronic Advances论文推荐国防科技大学前沿交叉学科学院科研团队提出了一种名为PhyspeNet的物理感知神经网络 ，