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基于机器学习的光通信系统物理损伤感知与补偿 版权信息
- ISBN：9787563564910
- 条形码：9787563564910 ; 978-7-5635-6491-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于机器学习的光通信系统物理损伤感知与补偿 内容简介
本书全面系统地介绍了光通信系统中损伤的产生原因及如何应用机器学习进行光通信系统中的参数感知以及损伤补偿。内容包括: 机器学习基本原理 ; 基于机器学习的复杂损失参数感知等。
基于机器学习的光通信系统物理损伤感知与补偿 目录
第1章 机器学习基本原理
1.1 机器学习的研究背景以及发展现状
1.2 机器学习的分类
1.2.1 监督学习
1.2.2 无监督学习
1.2.3 半监督学习
1.2.4 强化学习
1.3 模型的评估与选择
1.4 支持向量机
1.4.1 超平面
1.4.2 核函数
1.4.3 多分类问题的支持向量机的应用
1.5 k近邻算法
1.5.1 分类原理
1.5.2 KD树
1.5.3 球树
1.6 决策树算法
1.6.1 基本流程
1.6.2 剪枝
1.7 随机森林
1.8 逻辑回归
1.8.1 线性回归
1.8.2 逻辑回归
1.9 朴素贝叶斯
1.10 聚类算法
1.11 神经网络
1.11.1 前馈型神经网络
1.11.2 反馈型神经网络
本章参考文献
第2章 基于机器学习的复杂损失参数感知
2.1 光学性能检测
2.1.1 OPM的功能
2.1.2 OPM检测的参数因子
2.1.3 OPM应该满足的技术标准
2.1.4 直接检测系统中的OPM技术
2.1.5 数字相干系统中的OPM技术
2.2 PDM-CO-0FDM系统中的联合精细时间同步及信道估计技术
2.2.1 PDM-C0-OFDM系统
2.2.2 传统的信道估计算法
2.2.3 时间同步与CHU序列
2.2.4 仿真框图及实验流程
2.2.5 实验结果
2.3 级联深度神经网络对光信噪比、信号调制格式和速率的感知
2.3.1 振幅直方图
2.3.2 采用的调制方式
2.3.3 深度神经网络DNN
2.3.4 系统模型与结果分析
2.4 基于异或神经网络的光信号调制格式识别
2.4.1 调制格式识别
2.4.2 异或神经网络
展开全部
基于机器学习的光通信系统物理损伤感知与补偿 作者简介
陈远祥，现任北京邮电大学讲师，2014年获北京大学博士学位，2015-2017年在北京大学做博士后研究。陈远祥在光通信与光网络方面有长期深入的研究，主要研究方向包括可变带宽光网络、高速相干光传输系统、高速光接入技术以及全光信号处理技术等，陈远祥共发表60多篇SCI或EI学术论文并主持和参加多项国家和省部级基金项目。
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