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基于CNN图像分类的自动锁模光纤激光器的研究.docx

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基于CNN图像分类的自动锁模光纤激光器的研究

基于CNN图像分类的自动锁模光纤激光器的研究（1）．．．．．．．．．．．．．3

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1光纤激光器基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2卷积神经网络原理与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3图像分类算法与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

自动锁模光纤激光器系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1系统总体设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2锁模电路设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3光纤与器件选型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

CNN图像分类模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1数据集准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2模型结构设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3模型训练与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验测试与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1实验环境搭建与配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2实验过程记录与数据分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3实验结果对比与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2存在问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.3未来发展趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

基于CNN图像分类的自动锁模光纤激光器的研究（2）．．．．．．．．．．．．31

一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

二、背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

CNN图像分类概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

自动锁模光纤激光器简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

三、技术原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

CNN图像分类技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

（1）卷积神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

（2）图像分类流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

（3）训练与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

自动锁模光纤激光器原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

（1）光纤激光器基本结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

（2）自动锁模机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

四、研究方法与实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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