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基于机器学习的光链路建立中的传输质量预测技术
被引量：
6
1
作者
鄢然
郑豪
李蔚
《光通信技术》
北大核心
2020年第6期15-19,共5页
传输质量(QoT)预测在光网络中日趋重要,机器学习成为今后实现光网络中QoT预测的重要手段。提出一种基于机器学习分类器的QoT预测技术。通过传输方程生成所需的数据,用于之后的分类器训练和性能测试,并仿真验证了K最近邻(KNN)、逻辑回归(...
传输质量(QoT)预测在光网络中日趋重要,机器学习成为今后实现光网络中QoT预测的重要手段。提出一种基于机器学习分类器的QoT预测技术。通过传输方程生成所需的数据,用于之后的分类器训练和性能测试,并仿真验证了K最近邻(KNN)、逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)这3种常用的分类器的性能。仿真结果表明:相较于传统的QoT估计方法,基于机器学习的方法在有效地降低计算复杂度的前提下,还能提供相当高的预测精度,是一种具有广阔应用前景的QoT估计新方案。
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关键词
光网络
传输质量
非线性光传输方程
机器学习
高斯噪声模型
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职称材料
题名
基于机器学习的光链路建立中的传输质量预测技术
被引量：
6
1
作者
鄢然
郑豪
李蔚
机构
武汉中原电子集团有限公司
华中科技大学软件学院
华中科技大学武汉光电国家研究中心
出处
《光通信技术》
北大核心
2020年第6期15-19,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB2200900)资助。
文摘
传输质量(QoT)预测在光网络中日趋重要,机器学习成为今后实现光网络中QoT预测的重要手段。提出一种基于机器学习分类器的QoT预测技术。通过传输方程生成所需的数据,用于之后的分类器训练和性能测试,并仿真验证了K最近邻(KNN)、逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)这3种常用的分类器的性能。仿真结果表明:相较于传统的QoT估计方法,基于机器学习的方法在有效地降低计算复杂度的前提下,还能提供相当高的预测精度,是一种具有广阔应用前景的QoT估计新方案。
关键词
光网络
传输质量
非线性光传输方程
机器学习
高斯噪声模型
Keywords
optical
network
quality
of
transmission
nonlinear
optical
transmission
equations
machine
learning
Gaussian
nnoise
model
分类号
TN256 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的光链路建立中的传输质量预测技术
鄢然
郑豪
李蔚
《光通信技术》
北大核心
2020
6
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