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申请/专利权人：安徽财经大学
摘要：本发明涉及一种基于神经网络+功率耦合方程组数值解的光纤拉曼放大器增益控制方法，包括：获取训练数据；根据训练数据确定神经网络拓扑结构；利用训练数据对神经网络进行训练；利用训练后的神经网络计算信号光目标增益值下放大器所需提供的泵浦光功率和波长值；根据神经网络输出泵浦光参数求解拉曼功率耦合方程组数值解，获得各信号光预测增益值；根据泵浦光数量将信号光的预测增益值和目标增益值平均分配，求取分配后各部分内预测增益值和目标增益值的平均误差；根据各部分增益平均误差调整各泵浦光功率值，提高放大器输出信号光增益准确度。本发明利用神经网络计算放大器目标增益值下的泵浦光功率和波长，利用功率耦合方程组数值解获取增益误差，调整泵浦光功率，提高放大器输出增益谱准确度。
主权项：1.一种基于神经网络+功率耦合方程组数值解的光纤拉曼放大器增益控制方法，其特征在于，包括：获取训练数据，所述训练数据包括泵浦光波长数据λ1…λn、泵浦光功率数据P1…Pn和对应的信号光增益值G1…Gm；根据所述训练数据确定神经网络的拓扑结构，得到初始神经网络模型；所述神经网络的输入层神经元个数等于信号光个数m；所述神经网络的输出层神经元个数是泵浦个数n的两倍；利用所述训练数据对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络；根据所述训练好的神经网络模型计算拉曼放大器在信号光的目标增益值下所需的泵浦光功率和泵浦光波长值；根据所述神经网络输出的泵浦光功率和波长值求解拉曼功率耦合方程组数值解，获得各信号光的预测增益值根据所述泵浦光数量n将所述信号光的预测增益值和目标增益值都平均分配为n部分G1…Gm、G1+m…G2*m、…、G1+n-1*m…Gm，求取各部分内信号光预测增益值和目标增益值的误差平均值根据所述各部分增益误差调整各泵浦光功率值，提高光纤拉曼放大器输出信号光增益准确度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽财经大学 一种基于神经网络+功率耦合方程组数值解的光纤拉曼放大器增益控制方法
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