Future Optimization Algorithm to Estimate Attenuation in 532 nm Laser Beam of UWOC-Channel: Improved Neural Network Model
Notice bibliographique
Résumé
Underwater Optical Wireless Communication (UWOC) becomes an emerging underwater communication technology, with high-data rates over relatively medium transmission ranges. When optical wireless signal transmitted in ocean water channel, it will suffer from drastic scattering and absorption due to water molecules, dissolved particles, air bubbles, and turbulence. Absorption and scattering of the transmitted wireless optical signal in underwater channel led to attenuation in optical signal power. Optical signal attenuation over underwater channel is an aggregate of` different parameters effects that changed frequently, then practical measuring of this attenuation is complicated, difficult, expensive, and time-consuming process. In this work, improved neural network optimized with future search algorithm (FANN) was proposed, as an efficacious solution to obtain an accurate, relabel values of attenuation coefficient in different water types and conditions. The proposed FANN model provides a good much results to the practical measured values. The performance of the proposed FANN model was evaluated using mean square error (MSE), root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) error indices. The errors in attenuation coefficient values obtained by the proposed FANN model had been calculated and its values are very acceptable which are lie lower than 10-4. The performance of the proposed FANN model shows excellent results which indicate the superior performance of the proposed FANN model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».