以准确诊断光通信系统故障，确保光通信系统稳定运行为目的，研究基于改进卷积神经网络的光通信系统故障诊断方法。分析光通信系统的模块组成，针对光通信系统中的信号受非线性影响后产生的相偏问题，利用支持向量机提取光通信系统中信号的故障特征；改进快速区域卷积神经网络，构建故障分类器模型；通过对模型进行迭代训练实现光通信系统故障诊断。实验结果显示所研究方法故障诊断精度平均为95.19%,耗时平均为138.8 s。
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