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METHOD OF PREDICTING THE POSITION OF THE ENERGY CENTER OF THE IMAGE OF A LASER BEAM USING A PARALLEL-HIERARCHICAL NETWORK

机译:基于并行层次网络的激光束图像能量中心位置预测方法

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摘要

This paper presents a prediction method using a parallel-hierarchical (PH) network and hyperbolic smoothing of empirical data. The average prediction error is 0.55% for the developed method and 1.62% for neural networks;therefore, this method is more efficient as applied to real-time systems than traditional neural networks due to the use of the PH network and hyperbolic smoothing in implementing the operation of predicting the positions of energy centers of laser beam spot images for optical communication systems.
机译:本文提出了一种使用并行层次(PH)网络和经验数据的双曲线平滑的预测方法。对于已开发的方法,平均预测误差为0.55%,对于神经网络,平均预测误差为1.62%;因此,由于使用PH网络和双曲线平滑技术来实现实时预测,因此该方法在实时系统中的应用比传统神经网络更有效。预测用于光通信系统的激光束光斑图像能量中心位置的操作。

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