典型文献
深度迁移学习方法识别轨道角动量光束
文献摘要：
为了加快基于深度学习的轨道角动量光束识别模型的训练速度,提出使用迁移学习的方式识别轨道角动量光束,并利用次谐波法生成大气湍流相位屏仿真大气湍流,以空间光调制器加载相位屏的方式搭建模拟湍流环境,基于迁移学习的轨道角动量光束识别系统在弱湍流和中湍流环境下均获得了90％以上的识别率.并与传统深度学习方式在模型训练速度、识别率等方面进行性能对比,证明了在弱、中湍流环境中,基于迁移学习的轨道角动量光束识别方法在保持较高识别率的前提下可以减少训练时间.
文献关键词：
轨道角动量;迁移学习;空间光调制器;湍流相位屏
中图分类号：
作者姓名：
郑崇辉;王天枢;刘哲绮;杨翘楚;刘显著
作者机构：
长春理工大学空间光电技术国家地方联合工程研究中心,吉林长春 130022;长春理工大学光电工程学院,吉林长春 130022
文献出处：
引用格式：
[1]郑崇辉;王天枢;刘哲绮;杨翘楚;刘显著-.深度迁移学习方法识别轨道角动量光束)[J].光电工程,2022(06):43-52
A类：
B类：
深度迁移学习,迁移学习方法,方法识别,轨道角动量光,光束,识别模型,训练速度,出使,谐波,大气湍流,湍流相位屏,真大,空间光调制器,识别系统,弱湍流,识别率,学习方式,模型训练,性能对比,少训练,训练时间
AB值：
0.251497
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