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1、本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,提出了mCNNE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集群以及相應(yīng)的算法,同時(shí),還給出了集群誤差函數(shù)與內(nèi)部各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)之間嚴(yán)格的數(shù)學(xué)關(guān)系。mCNNE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集群最重要的特性在于其集群誤差能夠簡(jiǎn)單地由各個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)疊加而成。而且在這種分解形式下,各個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)還成功地將與集群內(nèi)部其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)相關(guān)性納入了考慮。 本文最后利用mCNNE算法給出了解決OTDR測(cè)試曲線末端數(shù)據(jù)分析的一種可行方法。實(shí)驗(yàn)表明,經(jīng)過(guò)恰當(dāng)訓(xùn)練并具有適當(dāng)
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