Artificial Neural Network Utilization for FSO Link Performance Estimation

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00217539" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00217539 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Artificial Neural Network Utilization for FSO Link Performance Estimation
Popis výsledku v původním jazyce
This paper describes FSO link performance prediction based on available meteorological data using different Artificial Neural Network (ANN) approaches. Several types of ANNs were compared and their performance were evaluated. The paper introduces an ANNapplication utilizing real delayed data. This approach has been validated to be more precise than common feed-forward neural networks.
Název v anglickém jazyce
Artificial Neural Network Utilization for FSO Link Performance Estimation
Popis výsledku anglicky
This paper describes FSO link performance prediction based on available meteorological data using different Artificial Neural Network (ANN) approaches. Several types of ANNs were compared and their performance were evaluated. The paper introduces an ANNapplication utilizing real delayed data. This approach has been validated to be more precise than common feed-forward neural networks.

Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
OECD FORD obor
—

Projekt
<a href="/cs/project/LD12058" target="_blank" >LD12058: Výzkum okolních vlivů na nové širokopásmové bezdrátové optické systémy</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)