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摘要
针对当前方法存在检测准确率低、稳定性差、耗时长等问题,提出一种基于BP神经网络分类器的非平稳数据无损检测方法,构建数据中心光纤通信网络传输数据的噪声模型,采用平均斜率法和最小二乘法相结合的方式,根据数据中心光纤通信网络传输数据中包含的线性趋势项和非线性趋势项进行消除,完成数据中心光纤通信网络传输数据预处理;将得到的数据中心光纤通信网络传输数据预处理结果作为样本训练BP神经网络,采用梯度下降法作为BP神经网络学习规则以及成批训练模式,对BP神经网络各层权值进行初始化设置,并将权值向训练误差减小方向进行调整,同时进行权值更新,完成对BP神经网络分类器训练,将经过预处理得到的数据中心光纤通信网络传输数据样本全部输入到训练好的BP神经网络分类器中,进行非平稳数据无损检测。实验结果证明,相比其他方法,本文方法能够实现光纤通信网络传输非平稳数据高效、准确、稳定的无损检测。
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单位温州医科大学附属眼视光医院
