基于人工神经网络的近地面光学湍流估算
ACTA OPTICA SINICA（2020）
Abstract
通过构建人工神经网络模型估算中国西北高原地区近地面光学湍流.对多层感知器(MLP)的结构进行优化,其输入层包括10个特征,隐含层包括40个神经元.探讨已建多层感知器的性能,结果表明:当训练集和测试集来自同一地区时,模型的平均相对误差为1.34％,折射率结构常数的实测值和估计值的拟合优度为0.94;当训练集和测试集来自不同地区时,多层感知器的泛化能力需进一步提高.
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Key words
atmospheric optics, optical turbulence, multilayer perceptron, estimation accuracy
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