Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71635
Название: Применение нейронных сетей для распознавания распределений интенсивности лазерных пучков, обладающих различными значениями орбитального углового момента и распространяющихся через турбулентную атмосферу
Авторы: Богач, Егор Андреевич
Научный руководитель: Гергет, Ольга Михайловна
Ключевые слова: орбитальный угловой момент; распознавания; нейронные сети; сверточные нейронные сети; остаточные нейронные сети; orbital angular momentum; recognition; neural networks; convolution neural networks; residual neural networks
Дата публикации: 2022
Библиографическое описание: Богач Е. А. Применение нейронных сетей для распознавания распределений интенсивности лазерных пучков, обладающих различными значениями орбитального углового момента и распространяющихся через турбулентную атмосферу : магистерская диссертация / Е. А. Богач ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. О. М. Гергет. — Томск, 2022.
Аннотация: В работе представлено решение задачи распознавания ОУМ по распределениям интенсивности вихревых лазерных пучков, распространяющихся в турбулентной атмосфере, с применением нейронных сетей. Выполнено сравнение результатов распознавания с помощью нейронных сетей с различной архитектурой, а также сравнение с другими методами.
The research presents a solution to the problem of OAM recognition from the intensity distributions of vortex laser beams propagating in a turbulent atmosphere using neural networks. A comparison of recognition results using neural networks with different architectures, as well as a comparison with other methods, was made.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71635
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU1368555.pdf2,67 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.