基于人工神经网络的近地面光学湍流估算
文献类型：期刊论文
| 作者 | 陈小威; 朱文越 ; 钱仙妹; 罗涛; 孙刚; 刘庆; 李学彬; 翁宁泉
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| 刊名 | 光学学报
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| 出版日期 | 2020 |
| 卷号 | 40 |
| 关键词 | atmospheric optics optical turbulence multilayer perceptron estimation accuracy 大气光学 光学湍流 多层感知器 估计精度 |
| ISSN号 | 0253-2239 |
| 英文摘要 | 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。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6881293 |
| 源URL | [http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/119503]  |
| 专题 | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 作者单位 | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈小威,朱文越,钱仙妹,等. 基于人工神经网络的近地面光学湍流估算[J]. 光学学报,2020,40. |
| APA | 陈小威.,朱文越.,钱仙妹.,罗涛.,孙刚.,...&翁宁泉.(2020).基于人工神经网络的近地面光学湍流估算.光学学报,40. |
| MLA | 陈小威,et al."基于人工神经网络的近地面光学湍流估算".光学学报 40(2020). |
入库方式： OAI收割
来源：合肥物质科学研究院
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