| 專利名稱 | 基于機器學習的激光大氣湍流傳輸特性分析方法 | ||
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| 申請?zhí)?專利號 | CN201811499782.2 | 專利權人（第一權利人） | 長春理工大學 |
| 申請日 | 2018-12-10 | 授權日 | 2021-02-23 |
| 專利類別 | 授權發(fā)明 | 戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類 | 新一代信息技術 |
| 技術主題 | 信號強度|遙感|光信號|神經(jīng)網(wǎng)絡|算法|激光|物理學|傳輸特性 | ||
| 應用領域 | 設計優(yōu)化/仿真|神經(jīng)架構|特殊數(shù)據(jù)處理應用 | ||
| 意向價格 | 具體面議 | ||
| 專利概述 | 本發(fā)明公開一種基于機器學習的激光大氣湍流傳輸特性分析方法。本方法首先在不同外界傳輸條件下，執(zhí)行接收光信號強度起伏歸一化方差測量操作，創(chuàng)建多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本集；然后用創(chuàng)建出的訓練樣本集訓練多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡，使多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡逼近接收光信號強度起伏歸一化方差與外界傳輸條件之間的函數(shù)關系；最后使用多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡來獲得特定外界傳輸條件下的接收光信號強度起伏歸一化方差。由于本方法使用無量綱參量作為多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，因此本方法建立的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于預測那些沒有開展過實驗測量的外界傳輸條件下的接收光信號強度起伏歸一化方差。 | ||
| 圖片資料 |
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| 合作方式 | 擬許可 | ||
| 聯(lián)系人 | 戚梅宇 | 聯(lián)系電話 | 13074363281 |
