【摘 要】
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随着我国对通信网络的需求不断提高,光通信应用越来越广。为了检测与消除光通信中出现的错误信号,文中使用FR-CNN神经网络建立了故障诊断算法。基于Backpressure架构建立了光
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随着我国对通信网络的需求不断提高,光通信应用越来越广。为了检测与消除光通信中出现的错误信号,文中使用FR-CNN神经网络建立了故障诊断算法。基于Backpressure架构建立了光通信的链路模型,根据实际的情况选取路由协议。为了高效、准确地检测通信链路错误信号,基于FR-CNN神经网络选取了合理的损失函数,并建立故障诊断模型。在与SSD、YOLOv2、DPM三种常见神经网络模型的检测实验中,FR-CNN的检测准确性较高,可达97.5%。在通信网络中存在错误信号的前提下,输出的通信信号仍然正确。
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