کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7927395 | 1512541 | 2017 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Bayesian regularized artificial neural network for adaptive optics forecasting
ترجمه فارسی عنوان
یک شبکه بی عصبی مصنوعی برای پیش بینی اپتیکی سازگار با بیس
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
اپتیک سازگار، کنترل پیش بینی کننده، شبکه پخش پشت مقررات بیزی، محاسبات موازی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی مواد
مواد الکترونیکی، نوری و مغناطیسی
چکیده انگلیسی
Real-time adaptive optics is a technology for enhancing the resolution of ground-based optical telescopes and overcoming the disturbance of atmospheric turbulence. The performance of the system is limited by delay errors induced by the servo system and photoelectrons noise of wavefront sensor. In order to cut these delay errors, this paper proposes a novel model to forecast the future control voltages of the deformable mirror. The predictive model is constructed by a multi-layered back propagation network with Bayesian regularization (BRBP). For the purpose of parallel computation and less disturbance, we adopt a number of sub-BP neural networks to substitute the whole network. The Bayesian regularized network assigns a probability to the network weights, allowing the network to automatically and optimally penalize excessively complex models. The simulation results show that the BRBP introduces smaller mean absolute percentage error (MAPE) and mean square errors (MSE) than other typical algorithms. Meanwhile, real data analysis results show that the BRBP model has strong generalization capability and parallelism.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Optics Communications - Volume 382, 1 January 2017, Pages 519-527
Journal: Optics Communications - Volume 382, 1 January 2017, Pages 519-527
نویسندگان
Zhi Sun, Ying Chen, Xinyang Li, Xiaolin Qin, Huiyong Wang,