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J-GLOBAL ID：202202214197333790   整理番号：22A0780433

バックプロパゲーションニューラルネットワークによる色素ドープPMMAマイクロファイバのエネルギー減衰予測【JST・京大機械翻訳】

Energy Attenuation Prediction of Dye-Doped PMMA Microfibers by Backpropagation Neural Network

著者 (10件)： Yu Hang (Fujian Key Laboratory of Light Propagation and Transformation, College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Liu Juan (Fujian Key Laboratory of Light Propagation and Transformation, College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Han Jinjin (Fujian Key Laboratory of Light Propagation and Transformation, College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Chen Minghui (Fujian Key Laboratory of Light Propagation and Transformation, College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Ke Mingjun (Fujian Key Laboratory of Light Propagation and Transformation, College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Lin Zhili (Fujian Key Laboratory of Light Propagation and Transformation, College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Wu Zhijun (Fujian Key Laboratory of Light Propagation and Transformation, College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Pu Jixiong (Fujian Key Laboratory of Light Propagation and Transformation, College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Zhang Xining (Fujian Key Laboratory of Light Propagation and Transformation, College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Xiamen, China) ,  Dai Hao (Institute of Ocean Exploration Technology, College of Ocean and Earth Sciences, Xiamen University, Xiamen, China)
資料名： IEEE Photonics Journal  (IEEE Photonics Journal)
巻： 14  号： 2  ページ： ROMBUNNO.8514808.1-8  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2436A  ISSN： 1943-0655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロ/ナノファイバー(MNFs)のエネルギー減衰をより柔軟かつ便利に見出すために,ローダミンB(RhB)ドープ高分子極細繊維(PMFs)の出力強度を予測するために,逆伝播ニューラルネットワーク(BPNN)を提案した。直径,ドーピング濃度および伝搬距離(L)に従って,ドープしたPMFsの励起光(I_E)および蛍光(I_F)に対する出力エネルギー予測のL依存性を実現した。BPNN訓練のために,RhBドープPMFsの数十から取得した伝搬距離-強度データペアの冗長性を用いた。モデルの予測能力を,二乗平均平方根誤差(RMSE),平均絶対百分率誤差(MAPE),およびR2によって評価した。BPNNの出力強度予測性能を従来の指数フィッティング(EF)法と比較した。予測結果は,1と17のニューロンを有する2隠れ層ネットワークが,それぞれ最良の性能を提供することを示した。訓練後,BPNNは,異なる直径とドーピング濃度を有するPMFの出力端から,I_E(RMSE=3.1610-2,MAPE=7.3%,およびR2=0.9802)とI_F(RMSE=0.91・10-2,MAPE=0.89%,およびR2=0.9966)の両方に対する良好な強度予測を与える。異なるドープPMFsからの2種類の光のエネルギー損失も予測値に基づいて計算し,それはEF法から得られたものと類似している。PMFsのエネルギー減衰のためのBPNN予測に基づくアプローチは,従来の方法に対する柔軟性と適応性において優位性を示し,それはMNF装置の最適設計と実用化を促進することができた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エネルギー損失 ,  蛍光 ,  *エネルギー ,  *ネットワーク ,  ニューロン ,  最適設計 ,  *ポリメタクリル酸メチル ,  *ニューラルネットワーク ,  *色素 ,  *ドーピング ,  *逆伝搬法 ,  ナノファイバ
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  予測値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 色素 ,  ドープ ,  PMMA ,  マイクロファイバ ,  エネルギー ,  減衰 ,  予測