研究目的
基于光谱强度测量，研究利用机器学习预测光纤调制不稳定性中的极端事件。
研究成果
该神经网络算法在重现最大时间强度的概率分布方面表现良好，包括延伸至更高强度极端事件的尾部。这种方法为研究直接时域观测困难的系统开辟了新视角。
研究不足
该研究的局限性在于光谱测量的动态范围以及神经网络预测的准确性。若不进行适应性调整，该方法可能无法直接适用于所有非线性系统。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用监督式神经网络关联调制不稳定性的光谱与时间特性。通过数值模拟训练神经网络后，将其应用于实验数据。
2：样本选择与数据来源：
将钛宝石激光器产生的脉冲注入光子晶体光纤以生成随机调制不稳定性场，使用切尔尼-特纳光谱仪和电子倍增CCD相机捕获单次曝光光谱。
3：实验设备与材料清单：
钛宝石激光器、光子晶体光纤、切尔尼-特纳光谱仪、电子倍增CCD相机。
4：实验流程与操作步骤：
将脉冲聚焦在光谱仪入射狭缝的不同垂直位置以高刷新率捕获单次曝光光谱，通过光谱窗口选择和差分衰减技术获取光谱的完整动态范围。
5：数据分析方法：
将神经网络模型应用于单次曝光光谱以预测最大时间强度，并将结果与数值模拟进行对比。
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Ti:Sapphire laser
Generates pulses for injection into the photonic crystal fibre.
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photonic crystal fibre
Generates a random MI field when injected with pulses from the Ti:Sapphire laser.
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Czerny-Turner spectrograph
Captures single-shot spectra of the output pulses.
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EMCCD camera
Captures single-shot spectra at a high refresh rate.
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