作者：崔昊,郭锐,李兴强,冯克建,张飞飞 单位：中国科学院长春光机所;中国仪器仪表学会 出版：《光学精密工程》2020年第07期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGXJM2020070180 DOC编号：DOCGXJM2020070189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为解决位置敏感器件(PSD)提取光斑位置信息的不准确性，克服元器件、信号处理电路等带来的随机噪声干扰，本文提出了一种基于极限学习机(ELM)的反馈堆叠模型(FsELM)。该模型使用ELM作为基本训练块，以单层预测结果与目标真值的偏差作为依据对输入数据进行更新，并进行循环训练，形成反馈堆叠的结构，从而实现PSD信号有效信息的深度提取。同时设计进行了基于一维PSD的激光三角位移检测实验验证算法的性能，比较了传统滤波算法、经典学习算法、ELM及其变体和本文提出的FsELM方法对数据的处理效果。实验结果表明：FsELM预测精度明显优于其他处理方法，预测结果均方误差可达1.4&#215；10~(-5)，预测精度为0.78%；除ELM等单次训练结构外，FsELM模型的运算速度比其他处理方法更快。该结果证明了FsELM在应对随机噪声干扰的优异性能，以及不确定环境下突出的预测能力。

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