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J-GLOBAL ID：201602247779042069   整理番号：16A1119145

改良ニューラルネットワークに基づく光ファイバ故障モニタリング最適化【JST・京大機械翻訳】

Based on the Improved Neural Network of Fiber Optic Fault Monitoring and Optimization

著者 (2件)： Zhang Jinglu (Beijing Polytechnic) ,  Zhao Yan (Beijing Polytechnic)
資料名： Jiguang Zazhi  (Jiguang Zazhi)
巻： 37  号： 6  ページ： 131-134  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2074A  ISSN： 0253-2743  CODEN： JIZAEE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 光ファイバー負荷量の増加に伴い、光ファイバー線路による故障データはますます多くなり、従来の方法は光ファイバー故障データの収集過程が複雑で、故障情報を迅速に得ることができず、光ファイバー故障監視のリアルタイム性能が悪く、故障を適時に発見できない。この問題を解決するために,改良型ニューラルネットワークに基づくファイバ故障モニタリング法を提案し,ウェーブレット変換法を用いてファイバのOTDR曲線を解析し,ファイバ信号のすべての詳細を得て,故障ファイバ信号を取得し,ウェーブレットパケットを用いて故障ファイバ信号を抽出した。抽出したファイバー故障ベクトルをニューラルネットワークの入力として、前方計算過程、誤差計算と誤差逆伝播過程を通じてニューラルネットワークの訓練を完成させる。BPニューラルネットワークの遅い収束速度と学習速度、慣性係数の確定方法の不合理性に対して、適応学習速度の運動量勾配降下逆伝播アルゴリズムを用いてニューラルネットワークを改良し、改良方法を利用して光ファイバー故障をモニタリングする実現過程を提案した。実験結果は,提案方法が高い故障監視精度を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *故障 ,  ウェーブレット変換 ,  *最適化 ,  運動量 ,  光時間領域反射測定法 ,  *ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  *光ファイバ
準シソーラス用語： 適応学習 ,  学習速度 ,  収束速度 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  ウェーブレットパケット ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： improved neural network ,  fiber optic fault ,  monitoring

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  光ファイバ ,  故障 ,  モニタリング ,  最適化