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基于神经元网络和人工蜂群算法的拉曼光纤放大器设计方案
引用本文:巩稼民,刘芳,吴艺杰,张运生,雷舒陶,朱泽昊.基于神经元网络和人工蜂群算法的拉曼光纤放大器设计方案[J].光学学报,2021,41(20):16-24.
作者姓名:巩稼民  刘芳  吴艺杰  张运生  雷舒陶  朱泽昊
作者单位:西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121
基金项目:国家自然科学基金;国家国际科技合作专项基金
摘    要:介绍了一种将反向传播(BP)神经网络算法与人工蜂群算法相结合的方法,并用该方法对多泵浦拉曼光纤放大器的设计进行了优化.通过研究多层BP神经网络中的隐藏层层数和神经节点数,确定了最佳的学习模型,该模型可以精准地反映泵浦波长和泵浦功率与拉曼净增益分布间的映射关系,能代替传统求解拉曼耦合波方程的方法.同时,为了提高增益谱的平坦性,采用人工蜂群算法来优化泵浦参数,得到了最优的泵浦波长和泵浦功率.仿真结果表明,通过将训练好的BP神经网络模型加入到人工蜂群算法中,所研究的拉曼放大器达到了期望的增益性能,且其目标值与预测值的最大误差不超过0.29 dB.该设计方案为拉曼光纤放大器的研究提供了新的思路和方法.

关 键 词:光通信  拉曼光纤放大器  机器学习  BP神经网络算法  人工蜂群算法  拉曼增益

Design of Raman Fiber Amplifier Based on Neural Network and Artificial Bee Colony Algorithm
Gong Jiamin,Liu Fang,Wu Yijie,Zhang Yunsheng,Lei Shutao,Zhu Zehao.Design of Raman Fiber Amplifier Based on Neural Network and Artificial Bee Colony Algorithm[J].Acta Optica Sinica,2021,41(20):16-24.
Authors:Gong Jiamin  Liu Fang  Wu Yijie  Zhang Yunsheng  Lei Shutao  Zhu Zehao
Abstract:
Keywords:
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