光学学报
光學學報
광학학보
ACTA OPTICA SINICA
2004年
7期
953-956
,共4页
非线性光学%混沌%辨识%支持向量机%光学双稳性
非線性光學%混沌%辨識%支持嚮量機%光學雙穩性
비선성광학%혼돈%변식%지지향량궤%광학쌍은성
将支持向量机用于混沌光学系统的辨识,以布拉格声光双稳混沌系统为例,通过计算机仿真实验,尝试了用最小二乘支持向量机进行混沌光学系统辨识的可行性,并将其与采用反向传播算法的前向神经网络辨识方法进行了比较.采用最小二乘支持向量机辨识的优点是其训练过程遵循结构风险最小化原则,不易发生过拟合现象;它通过解一组线性方程组可得到全局唯一的最优解;最小二乘支持向量机的拓扑结构在训练结束时自动获得而不需要预先确定.结果表明,本方法的辨识精度和速度均优于基于反向传播算法的前向神经网络,且对含噪混沌光学系统的辨识也同样适用,它可作为混沌光学系统辨识的有力工具.
將支持嚮量機用于混沌光學繫統的辨識,以佈拉格聲光雙穩混沌繫統為例,通過計算機倣真實驗,嘗試瞭用最小二乘支持嚮量機進行混沌光學繫統辨識的可行性,併將其與採用反嚮傳播算法的前嚮神經網絡辨識方法進行瞭比較.採用最小二乘支持嚮量機辨識的優點是其訓練過程遵循結構風險最小化原則,不易髮生過擬閤現象;它通過解一組線性方程組可得到全跼唯一的最優解;最小二乘支持嚮量機的拓撲結構在訓練結束時自動穫得而不需要預先確定.結果錶明,本方法的辨識精度和速度均優于基于反嚮傳播算法的前嚮神經網絡,且對含譟混沌光學繫統的辨識也同樣適用,它可作為混沌光學繫統辨識的有力工具.
장지지향량궤용우혼돈광학계통적변식,이포랍격성광쌍은혼돈계통위례,통과계산궤방진실험,상시료용최소이승지지향량궤진행혼돈광학계통변식적가행성,병장기여채용반향전파산법적전향신경망락변식방법진행료비교.채용최소이승지지향량궤변식적우점시기훈련과정준순결구풍험최소화원칙,불역발생과의합현상;타통과해일조선성방정조가득도전국유일적최우해;최소이승지지향량궤적탁복결구재훈련결속시자동획득이불수요예선학정.결과표명,본방법적변식정도화속도균우우기우반향전파산법적전향신경망락,차대함조혼돈광학계통적변식야동양괄용,타가작위혼돈광학계통변식적유력공구.
