發(fā)布時(shí)間：2021-05-09 16:47

　　為提升塑料光纖通信安全態(tài)勢(shì)診斷能力,基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)、應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)塑料光纖通信安全態(tài)勢(shì)診斷系統(tǒng)�；诓⑿卸嗳蝿�(wù)機(jī)制,設(shè)置并行任務(wù)數(shù)為16,批次樣本量為20。對(duì)于系統(tǒng)中的診斷模型,設(shè)計(jì)3個(gè)分支網(wǎng)絡(luò),期望通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非線性激活函數(shù)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)捕獲多樣、抽象、非線性、強(qiáng)依賴性的塑料光纖安全態(tài)勢(shì)特征。經(jīng)仿真分析表明,本系統(tǒng)對(duì)于優(yōu)、良、中、差、危5種安全態(tài)勢(shì)級(jí)別的診斷準(zhǔn)確率分別為0.987、0.991、0.979、0.975和0.981,具備較少的建模時(shí)間和較高的診斷效率,優(yōu)于當(dāng)前的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷系統(tǒng)。 

【文章來源】：塑料科技. 2020,48(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 塑料光纖通信安全態(tài)勢(shì)診斷系統(tǒng)
    1.1 安全態(tài)勢(shì)診斷系統(tǒng)概況
    1.2 基于Hadoop的多任務(wù)診斷方式
    1.3 塑料光纖安全態(tài)勢(shì)診斷模型
    1.4 仿真環(huán)境
2 安全態(tài)勢(shì)診斷系統(tǒng)參數(shù)仿真分析
    2.1 并行任務(wù)仿真分析
    2.2 批次樣本量仿真分析
3 安全態(tài)勢(shì)診斷系統(tǒng)性能仿真分析
    3.1 多系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率仿真分析
    3.2 多系統(tǒng)診斷時(shí)長仿真分析
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
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