FRA中增益平坦与抽运光数目的数值模拟与优化

来源 :光电工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：davidfeng2009

【摘要】

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采用神经网络的方法,利用其对于输入、输出参量已知,但解析关系未知的函数具有良好逼近能力的这一特点,构造了双层(2-5-1型)反向传播(BP)神经网络.利用数值优化技术的LM算法

【作者】

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王勇潘炜罗斌陈建国赵峥严云富

【机构】

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西南交通大学计算机与通信工程学院,西南交通大学计算机与通信工程学院,四川大学光电系

【出处】

：

光电工程

【发表日期】

：

2004年12期

【关键词】

：

拉曼光纤放大器反向传播神经网络 LM算法增益平坦度 Fiber Raman amplifiers Back propagation neural netw

【基金项目】

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国家自然科学基金，国家重点实验室基金，四川省应用基础研究计划

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采用神经网络的方法,利用其对于输入、输出参量已知,但解析关系未知的函数具有良好逼近能力的这一特点,构造了双层(2-5-1型)反向传播(BP)神经网络.利用数值优化技术的LM算法训练该网络,获得了宽带拉曼光纤放大器(FRA)中增益带宽、增益平坦度与抽运光数目配置的非线性依赖关系.模拟结果表明:在增益平坦度确定的条件下,不同增益带宽处,抽运光数目必存在下限值.

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