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[IEEE 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 意大利罗马（2019年6月17日-2019年6月20日）] 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 基于线极化电磁波宽带非对称传输的光学活性编码超表面
摘要： 如今，人工智能的学习模型能在多种任务中表现出色。然而实践中，不同任务环境往往需要不同的学习模型而非单一通用方案。大多数非简单模型需调整多个学习参数，这通常由外部人员逐案处理。元学习指智能体自主动态调整自身学习参数或元参数的能力。本文展示如何将新兴人工智能模型——投影模拟法自然扩展至强化学习场景中的元学习应用。该投影模拟方法基于片段网络的随机游走过程，所提出的元学习方案沿用相同设计架构，利用片段网络实时监测智能体表现并动态调整元参数。我们区分了反射型适应与学习型适应两种方式，并验证了两者的效用。此外还探讨了灵活性与学习时间之间的权衡问题。经在三类强化学习任务中测试（这些任务中智能体的元参数最优值各不相同），扩展模型表现出色，在无需人工调整任何元参数的情况下，所有任务均达到接近最优或最优成功率。
关键词： 机器学习、量子力学、强化学习、自适应算法、随机过程、学习、元学习
更新于2025-09-16 10:30:52
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相干光正交频分复用系统中相位噪声估计的自适应子空间方法
摘要： 本文研究了一种相干光正交频分复用（CO-OFDM）系统的盲相位噪声估计方法?；谧涌占浞椒ǎ岢隽艘恢旨虻ヂ嘲舻姆桨咐醋允视兰坪透貱O-OFDM系统中的相位噪声。该创新技术的核心思想是估计对应于噪声子空间最小奇异值的奇异向量。随后利用获得的噪声子空间奇异向量，构建基于前向-后向线性预测技术推导的加权参数，以自适应估计系统中的相位噪声。同时引入可变步长以确保性能提升及稳定收敛。仿真结果表明，所提算法在受偏振模色散、色度色散及光纤链路中其他偏振相关损耗影响的偏振复用CO-OFDM系统中具有显著有效性和高效性。
关键词： 子空间方法、自适应算法、相干光正交频分复用、相位噪声估计、正交频分复用
更新于2025-09-11 14:15:04