[发明专利]基于分布式深度神经网络模场识别的多模串扰分析方法在审
| 申请号： | 202310626084.9 | 申请日： | 2023-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN116634311A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 刘博;任建新;毛雅亚;陈庚胤;吴翔宇;吴泳锋;孙婷婷;赵立龙;戚志鹏;李莹;王凤;哈特 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | H04Q11/00 | 分类号： | H04Q11/00;H04B10/073;H04B10/2581;H04J14/04;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/082;G06N3/098 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分布式深度神经网络模场识别的多模串扰分析方法，包括对所用到的分布式深度神经网络进行训练，在不同的光传输系统中，通过改变光信号的传播模式，得到不同的串扰信息；将串扰信息生成图像并输入分布式深度神经网络进行训练，得到了所需要的分布式深度神经网络模式串扰识别模型；将得到的串扰识别模型与不同的光传输系统结合，获得相对应的更快速、更精确的模式串扰信息。本发明可以提高目标识别的准确性和降低通信成本，与传统的图像识别技术相比，分布式深度神经网络提高了图像识别的精度、通信和延迟需求，同时获得较高的容错性和隐私性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分布式 深度 神经网络 识别 多模串扰 分析 方法 | ||
【主权项】：
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