Machine Learning Model Training Framework for Nonlinear Signal-to-Noise Ratio Estimation in Heterogeneous Optical Networks
Notice bibliographique
Résumé
A computationally efficient framework is presented for calculating features used to train machine learning (ML) models for estimating the nonlinear signal-to-noise ratio ( <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$S\!N\!R_{N\!L}$</tex-math></inline-formula> ) in heterogeneous optical networks. Data used for training and testing is obtained from a first-order perturbation analytical model, which is calculated for over 500,000 distinct system configurations, covering a wide range of system and channel compositions. System configurations vary based on span lengths, number of spans, number of wavelength division multiplexed (WDM) channels, channel spacings, modulation formats, shaping rates, and symbol rates. Five ML models have been trained using features extracted from the nonlinear phase noise generated by signal-signal interaction between WDM channels. Model comparison suggests that ensembles of regression trees produce highest estimation accuracy. A robust model building method is presented that aggregates important features from three ensemble models with boosting and shows universal application to all considered training cases. The impact from the extent of heterogeneity and training diversity in terms of number of WDM channels, symbol rate, and total distance covered in training is explored. Estimation results demonstrate the benefit of considering heterogeneous system configurations in training and indicate high accuracy and generalization potential to arbitrary system configurations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».