Метод прогнозирования положения энергетического центра изображения лазерного пучка с использованием параллельно-иерархической сети

Abstract

Представлено метод прогнозування з застосуванням паралельно-ієрархічної (ПІ) мережі і згладжування емпіричних даних по гіперболі, у якому використані попередні значення часового ряду, згладжування по гіперболі і дані ПІ мережі. Середня помилка прогнозування для розробленого методу — 0,55 %, а для нейронних мереж — 1,62 %, тому розроблений метод за рахунок використання ПІ мережі і згладжування по гіперболі є більш ефективним для систем реального часу при реалізації операції прогнозування положення енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків для оптичних систем зв’язку порівняно з традиційними нейронними мережами.

This paper presents a prediction method using a parallel-hierarchical (PH) network and hyperbolic smoothing of empirical data. An average prediction error is 0.55% for the developed method and equals 1.62% for neural networks and, hence, this method is more efficient as applied to real-time systems than traditional neural networks owing to the use of the PH network and hyperbolic smoothing in implementing an operation of predicting positions of energy centers of a laser beam spot images for optical communication systems.