论文摘要
随机配置网络（SCN）通过引入不等式约束来限制输入权重和偏置的赋值,随着节点数量增加,网络能够逼近任意的数学函数和数据模型。在构建SCN的过程中,由于网络本身性质以及样本数据的不适定性和病态条件等问题会引起网络的过拟合,故提出一种基于Dropout技术的改进型SCN模型（Dropout-SCN）来自适应地约束输出权重分布和大小,以此来提高网络模型的识别精度。光纤数据验证的结果表明:与传统的SCN和L2范数正则化的SCN模型相比,Dropout-SCN模型具有更低的测试误差,有效地减缓了网络过拟合问题,提高了对光纤预警系统（OFPS）中光纤入侵信号的识别准确率。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 盛智勇,曾志强,曲洪权,李伟
关键词: 光通信,随机配置网络,正则化,技术,光纤预警系统,信号处理
来源: 激光与光电子学进展 2019年14期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 石油天然气工业,电信技术
单位: 北方工业大学电子信息工程学院
基金: 国家自然科学基金(61571014,61601006),北京自然科学基金(4172017)
分类号: TE973.6;TN929.11
页码: 47-54
总页数: 8
文件大小: 2631K
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