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摘要
在半导体光放大器光纤环形激光器的基础上,提出一种基于偏振动力学的全光储备池计算系统.实验分析了该激光器的偏振动力学状态响应的影响因素,且结合储备池基本属性确定了系统参数的选取范围.通过处理Santa Fe时间序列预测任务和多波形识别任务来评估该储备池计算系统的网络性能.在合适的系统参数下,仅用30个虚节点,时间序列预测任务的归一化均方误差可低至0.0058,识别任务的识别率可高达100%.实验结果表明,该偏振动力学储备池计算系统具有良好的预测性能和分类能力,且与已有的基于该环形激光器的强度动力学储备池计算系统的性能相当.该工作为光储备池计算神经网络的研究提供了新的思路.当其偏振动力学和强度动力学一起使用时,该系统有望实现两个任务的并行处理.
- 出版日期2023
- 单位上海大学
