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基于粒子群优化神经网络的光网络节点信号异常数据提取
1
作者
何健
张瀚驰
《激光杂志》
北大核心
2025年第3期181-186,共6页
随着现代光通信网络的快速发展,光网络的安全性备受瞩目。为了保证信息的准确性,降低光网络异常信息出现的频率,提出基于粒子群优化光网络节点信号异常数据提取方法。首先,设计滤波器组对光网络节点信号展开频带处理。在此基础上构造判...
随着现代光通信网络的快速发展,光网络的安全性备受瞩目。为了保证信息的准确性,降低光网络异常信息出现的频率,提出基于粒子群优化光网络节点信号异常数据提取方法。首先,设计滤波器组对光网络节点信号展开频带处理。在此基础上构造判决统计量,将其作为依据判决处理各频带,实现节点信号增强处理;其次,依据经验模态算法对节点信号展开分解,通过筛选获取有效的IMF分量,计算其能量作为该节点信号特征,为后续异常数据的提取提供依据。最后,通过粒子群优化算法优化BP神经网络权值,将节点信号特征输入优化后的神经网络,实现光网络节点信号异常数据提取。经实验验证:该方法对节点信号增强效果好,提取IMF分量能量以及光网络节点信号异常数据精度高、稳定性好。
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关键词
光网络节点信号
经验模态分解
BP神经网络
粒子群算法
异常数据提取
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职称材料
基于新型数据分析软件的极区中层强雷达回波研究
2
作者
葛淑灿
李海龙
+2 位作者
蒙林
RAUF Abdur
ULLAH Safi
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期868-876,共9页
该文利用极区中层异常回波及云粒子数据提取分析软件(PMEC_DEAS)处理雷达回波及云粒子数据集,并进行回波特性研究。以通过PMEC_DEAS分析的短期和长期极地中层夏季回波(polar mesosphere summer echoes,PMSE)和极地中层云(polar mesosphe...
该文利用极区中层异常回波及云粒子数据提取分析软件(PMEC_DEAS)处理雷达回波及云粒子数据集,并进行回波特性研究。以通过PMEC_DEAS分析的短期和长期极地中层夏季回波(polar mesosphere summer echoes,PMSE)和极地中层云(polar mesospheric clouds,PMC)数据为例,研究了PMSE出现率与PMC之间的相关性。研究发现短期的PMSE出现率和PMC之间的相关性不显著,长期的双层PMSE出现率与PMC之间呈正相关关系。这表明双层PMSE与PMC密切相关,这与现有的结论一致。以此可以看出,PMEC_DEAS可以有效地适应所研究事件的复杂特征变化,并具有良好的鲁棒性。此外,利用PMEC_DEAS软件分析所得的数据具有更好的稳定性和兼容性,与目前的主流数据分析软件相比更具便捷性和实用性。
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关键词
极区中层
异常
回波及云粒子
数据
提取
分析软件
极区中层云
极区中层夏季回波
鲁棒性
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职称材料
题名
基于粒子群优化神经网络的光网络节点信号异常数据提取
1
作者
何健
张瀚驰
机构
沈阳工学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第3期181-186,共6页
基金
辽宁省自然科学基金项目(No.52367891)。
文摘
随着现代光通信网络的快速发展,光网络的安全性备受瞩目。为了保证信息的准确性,降低光网络异常信息出现的频率,提出基于粒子群优化光网络节点信号异常数据提取方法。首先,设计滤波器组对光网络节点信号展开频带处理。在此基础上构造判决统计量,将其作为依据判决处理各频带,实现节点信号增强处理;其次,依据经验模态算法对节点信号展开分解,通过筛选获取有效的IMF分量,计算其能量作为该节点信号特征,为后续异常数据的提取提供依据。最后,通过粒子群优化算法优化BP神经网络权值,将节点信号特征输入优化后的神经网络,实现光网络节点信号异常数据提取。经实验验证:该方法对节点信号增强效果好,提取IMF分量能量以及光网络节点信号异常数据精度高、稳定性好。
关键词
光网络节点信号
经验模态分解
BP神经网络
粒子群算法
异常数据提取
Keywords
optical network node signal
empirical mode decomposition
BP neural network
particle swarm optimization algorithm
abnormal data extraction
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于新型数据分析软件的极区中层强雷达回波研究
2
作者
葛淑灿
李海龙
蒙林
RAUF Abdur
ULLAH Safi
机构
电子科技大学电子科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期868-876,共9页
基金
国家自然科学基金(61771096,11905026)
国家重点基础研究专项(2019YFA0210202)
中央高校基本科研专项(ZYGX2019Z006,ZYGX2019J012)。
文摘
该文利用极区中层异常回波及云粒子数据提取分析软件(PMEC_DEAS)处理雷达回波及云粒子数据集,并进行回波特性研究。以通过PMEC_DEAS分析的短期和长期极地中层夏季回波(polar mesosphere summer echoes,PMSE)和极地中层云(polar mesospheric clouds,PMC)数据为例,研究了PMSE出现率与PMC之间的相关性。研究发现短期的PMSE出现率和PMC之间的相关性不显著,长期的双层PMSE出现率与PMC之间呈正相关关系。这表明双层PMSE与PMC密切相关,这与现有的结论一致。以此可以看出,PMEC_DEAS可以有效地适应所研究事件的复杂特征变化,并具有良好的鲁棒性。此外,利用PMEC_DEAS软件分析所得的数据具有更好的稳定性和兼容性,与目前的主流数据分析软件相比更具便捷性和实用性。
关键词
极区中层
异常
回波及云粒子
数据
提取
分析软件
极区中层云
极区中层夏季回波
鲁棒性
Keywords
PMEC_DEAS
polar mesospheric clouds
polar mesosphere summer echoes
robustness
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于粒子群优化神经网络的光网络节点信号异常数据提取
何健
张瀚驰
《激光杂志》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于新型数据分析软件的极区中层强雷达回波研究
葛淑灿
李海龙
蒙林
RAUF Abdur
ULLAH Safi
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
0
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职称材料
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