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1.
杨恺 《光学技术》2023,(2):184-190
发光二极管的非线性特性是引起光信号出现非线性失真的一个重要因素,针对该问题,采用人工神经网络在接收端对信号的非线性失真进行抑制,进而降低可见光通信系统的误码率。将发光二极管的输入电信号与接收端转换后的电信号组成成对数据,将成对数据集送入神经网络进行训练,学习信号在电光转换、信道传输及光电转换过程中的非线性失真特性,通过神经网络对信号的非线性失真进行估计与抑制。此外,在训练过程中采用分布估计算法搜索神经网络的超参数集,以降低训练难度。实验结果表明,该方法在不同的信道环境下均能有效地改善可见光通信的性能。  相似文献   
2.
郭敬  张玉杰 《应用光学》2022,43(5):879-885
目前的节能照明控制算法仍有陷入局部最优的问题。为了寻求全局最优解,提高室内照明的节能效果,设计一种遗传模拟退火算法对照明系统的控制参数进行优化求解。该算法通过在遗传操作后对优秀个体进行模拟退火处理,增强了算法的局部搜索能力。根据迭代的次数和种群的适应度对遗传概率进行自适应调节,使得算法在前期丰富种群多样性,避免算法“早熟”。提出基于人工神经网络的照度模型来计算室内照度分布,对照明舒适度进行评估,为构造优化算法的适应函数提供了依据。通过仿真实验,在本文介绍的照明场景应用遗传模拟退火算法,并与传统粒子群算法和遗传算法进行比较,其照明节能性能分别高出5.30%和13.61%。  相似文献   
3.
通过对比分析MNDWI结合阈值法和波段谱间关系结合阈值法这两种常见的水体信息法,针对其识别山体阴影和水体的准确率的不高的缺点,提出了一种新的光谱变换结合神经网络分类法。实验结果表明,新光谱变换结合BP神经网络的遥感分类方法基本上消除了山体阴影对水体提取的干扰,提取水体信息的效果比前两种方法要好。  相似文献   
4.
苏军  王斌 《应用光学》2009,30(5):743-746
利用BP神经网络技术建立了电火花线切割加工工况参数与工艺目标间的预测模型.以脉冲宽度、脉冲间隙、峰值电流、间隙电压及工件厚度等工况参数为网络输入,加工效率和表面粗糙度等工艺目标为网络输出,通过用样本数据对网络的训练,实现了对工艺目标的预测.试验结果表明:所建预测模型能较好地反映线切割机床的工艺规律,实现对指定切割条件下加工效率和表面粗糙度的预测,最大预测误差小于10%.  相似文献   
5.
传统的语音识别方法,信噪比较低时识别率也较低。为了使语音识别更具有环境适应性、抗噪性,从非齐次隐马尔可夫模型(nonhomogeneous Hidden Markov Model,HMM)出发,结合自适应函数链神经元网络,训练出适应环境变化的混合语音模型,并采用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适用于含噪语音的识别,特别是在低信噪情况下,可以相对提高识别率。  相似文献   
6.
基于多光谱遥感影像分类的城镇用地变化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
选择上海城镇化较典型的边缘区域之一嘉定区为研究对象,基于4时相的多光谱遥感影像研究了该区域城镇用地变化情况.采用一种改进的遗传算法优化BP神经网络的遥感影像分类方法,进行了较高精度的土地覆盖类型分类.在此基础上,提取出研究区域的城镇用地类型,然后利用不同年份的4幅城镇用地图像中像素值与叠加得到的1幅城镇用地变化图像中像素值之间的16种对应关系,按板块统计研究区域内任意2个年份间隔内城镇用地变化的数量,从而检测了该区域在研究时间段内的城镇用地变化情况.  相似文献   
7.
运用RBF径向基神经网络对基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)法、相关系数比对法及多层次小波变换所提取的淫羊藿药材样本有效成分指纹特征进行识别。样品包括药典选用的5个物种(淫羊藿Epimedium brevicornu Maxim.、箭叶淫羊藿E.sagittatum(Sieb. et Zucc.) Maxim.、柔毛淫羊藿E.pubescens Maxim.、朝鲜淫羊藿E.koreanum Nakai和巫山淫羊藿E.wushanense T.S.Ying)和其他物种共计250个样本。淫羊藿指标成分淫羊藿苷在原药材和甲醇提取物的红外光谱图上,具有较明显的1 259 cm-1特征峰,经典的HPLC法的定量分析结果也佐证了淫羊藿苷的含量与1 259 cm-1峰的位置具有很好的一致性。为此该峰可以用来作为判别各物种淫羊藿药材是否含有淫羊藿苷的重要依据。在此基础上,采用相关系数比对法和多层次的小波变换法消除了因淫羊藿苷含量低、吸收峰弱,信号和噪声大的问题,增强了RBF径向基神经网络的识别效果。初步建立了基于小波变换和RBF径向基神经网络淫羊藿原药材红外光谱快速识别淫羊藿苷指标成分的一种新方法。  相似文献   
8.
差分吸收光谱(DDAS)法是一种有效的监测大气污染气体浓度的光学遥感方法,不仅有好的时间分辨率,而且测量灵敏度也很高.但是由于遥测系统处于复杂的大气环境中,各种干扰因素以及恶劣的气候条件,都会对系统产生影响.针对现有实时、在线监测差分吸收光谱系统中存在的不足,作者提出了一种基于改进Elman网络的实时预测模型.利用逐步回归筛选预测因子,不仪降低了预测网络的复杂程度,而且增强了系统的预测实时性.利用带自适应学习率的动态BP算法对改进的Elman网络进行训练,使预测系统能更好地辨识要预测的差分吸收光谱系统,该模型能较准确地对DOAS系统监测污染物数据进行实时跟踪监控,一定程度上弥补了遥测系统的不足.  相似文献   
9.
By numerically solving the Sch6dinger equation of a three-nuclear-spin system, the effects of the non-uniform nearest-neighbor (NN) interaction on the fidelity of a quantum controlled-controlled-no (CCN) gate are investigated for a digital initial state and a superposition initial state respectively. It is found from our simulation that the ratio of the deviation of the NN coupling δJ to the NN coupling J should be smaller than 0.0005 to ensure a high fidelity of the quantum CCN gate.  相似文献   
10.
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