【摘 要】
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针对蒸发波导反演过程中的非线性多值问题,提出了运用改进的最小二乘支持向量机算法——直接支持向量机,对蒸发波导的折射率剖面进行反演,仿真结果表明,该算法训练模型与抛物
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针对蒸发波导反演过程中的非线性多值问题,提出了运用改进的最小二乘支持向量机算法——直接支持向量机,对蒸发波导的折射率剖面进行反演,仿真结果表明,该算法训练模型与抛物方程正向模拟结果吻合度高,相比最小二乘支持向量机,对传播损耗和折射率剖面的模型训练速度更快,训练完成后可以实现对蒸发波导参数的快速反演;比较遗传和神经网络算法反演的高度差值,结果显示了该算法具有更高的准确度。
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