研究目的
利用执行速度快、分类精度高的机器学习模型检测和预测不同激光器故障模式，并比较多种机器学习技术在检测激光器故障模式方面的效率。
研究成果
基于LSTM的模型在分类准确率方面优于三种不同的最先进分类机器学习模型（随机森林、K近邻和逻辑回归）以及基于多阈值的系统。未来工作将包括收集真实（实验）或实地数据以评估所开发模型的性能。
研究不足
该研究使用合成数据进行模型训练和测试。未来工作将包括收集真实（实验）或实地数据以进行性能评估。
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[IEEE 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 法国昂热(2019.7.9-2019.7.13)] 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 基于机器学习的激光器故障模式检测
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[IEEE 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 法国昂热(2019.7.9-2019.7.13)] 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 基于机器学习的激光器故障模式检测
DOI：10.1109/icton.2019.8840267
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
激光退化分析是提升激光器可靠性的关键环节。本研究提出一种基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络的数据驱动故障检测方法，通过合成历史失效数据识别不同激光退化模式。与典型阈值系统（分类准确率24.41%）相比，该LSTM模型实现了95.52%的准确率，且性能优于随机森林（RF）、K近邻（KNN）和逻辑回归（LR）等经典机器学习模型。
作者：
Khouloud Abdelli，Danish Rafique，Stephan Pachnicke
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