首页> 中国专利> 一种基于复合神经网络的灵活光网络时域均衡方法及系统

一种基于复合神经网络的灵活光网络时域均衡方法及系统

页面导航

摘要
著录项
相似文献

摘要

本发明公开了一种基于复合神经网络的灵活光网络时域均衡方法及系统，属于光纤通信系统领域，包括：(1)对灵活光网络传输的接收信号进行预处理；(2)计算预处理后接收信号的振幅分布直方图；(3)将振幅分布直方图输入至第一级多任务神经网络分类器，输出灵活光网络的传输参数；(4)根据灵活光网络的传输参数，设置第二级神经网络回归器的权值和偏置参数；(5)采用第二级神经网络回归器对预处理后的接收信号进行时域均衡；其中，第一级多任务神经网络分类器的输入神经元个数与振幅分布直方图的组数相同，其输出神经元个数与灵活光网络的传输参数相同。本发明公开的时域均衡方法及系统适用范围更广。

著录项

公开/公告号CN111093123B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-18

原文格式PDF
申请/专利权人华中科技大学;
展开▼

申请/专利号CN201911251746.9
发明设计人付松年;杨正;童天昊;程逸骏;唐明;
展开▼

申请日2019-12-09
分类号H04Q11/00(20060101);H04B10/60(20130101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构42201 华中科技大学专利中心;
代理人李智
地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
入库时间 2022-08-23 11:25:47

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 一种基于复合神经网络的灵活光网络时域均衡方法及系统 [P] . 中国专利： CN111093123B . 2020.12.18
2. 一种基于复合神经网络的灵活光网络时域均衡方法及系统 [P] . 中国专利： CN111093123A . 2020-05-01
3. METHOD AND SYSTEM FOR ORCHESTRATING MULTI-PARTY SERVICES USING SEMI-COOPERATIVE NASH EQUILIBRIUM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, NEURAL NETWORK MODELS,REINFORCEMENT LEARNING AND FINITE-STATE AUTOMATA [P] . 美国专利： US2019347371A1 . 2019-11-14

机译：基于人工智能，神经网络模型，强化学习和有限状态自动机的半协同纳什均衡对多方服务进行编排的方法和系统
4. METHOD AND SYSTEM FOR ORCHESTRATING MULTI-PARTY SERVICES USING SEMI-COOPERATIVE NASH EQUILIBRIUM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, NEURAL NETWORK MODELS, REINFORCEMENT LEARNING AND FINITE-STATE AUTOMATA [P] . 欧洲知识产权局专利： EP3567539A1 . 2019-11-13

机译：基于人工智能，神经网络模型，强化学习和有限状态自动机的半协同纳什均衡对多方服务进行编排的方法和系统
5. A METHOD FOR TRAINING A NEURAL NETWORK TO DESCRIBE AN ENVIRONMENT ON THE BASIS OF AN AUDIO SIGNAL, AND THE CORRESPONDING NEURAL NETWORK [P] . WO2021139899A1 . 2021-07-15

机译：一种训练神经网络以基于音频信号来描述环境的方法，以及相应的神经网络