[发明专利]长短期记忆神经网络训练方法，信道参数调整系统及方法

权利要求书

1.一种在通信领域训练长短期记忆神经网络的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

接收从通信端输出的数字信号，记录常规情况下的正常信道参数；

将所述数字信号分为训练集和验证集，并对训练集和验证集数据进行清洗、补全和标准化；

使用开源框架搭建长短期记忆神经网络，将来自通信端的数字信号输送到神经网络，对神经网络输出的信道参数进行编码；

计算长短期记忆神经网络的损失函数，即神经网络输出的信道参数与所述正常信道参数之间的误差，打印在训练集和验证集上的准确率；

根据所述损失函数更新迭代长短期记忆神经网络的各权重和偏置；

判断迭代次数是否达到预定次数；

在判断出迭代次数达到预定次数的情况下，选择在验证集上准确率最高的长短期记忆神经网络进行保存，否则继续迭代。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述信道参数是光信噪比和调制格式，所述数字信号是I路和Q路信号，且所述神经网络的输出层由两部分构成。

3.根据权利要求1所述的方法，其中采用K折交叉验证来将所述数字信号分为训练集和验证集。

4.根据权利要求1所述的方法，其中使用python数据处理包pandas对所述训练集和验证集进行数据清洗，补全，和标准化。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述权重和偏置的初始值通过正态分布随机分配。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述权重和偏置的更新使用Adam优化器来进行。

7.一种信道参数调整方法，其特征在于，包括以下步骤：

实时地接收通信端的输出信号；

将所述输出信号送入根据权利要求1-6中任一项所述的方法训练好的长短期记忆神经网络；

将神经网络得到的结果即信道参数发送给控制中心；

所述控制中心根据所述长短期记忆神经网络得到的结果，调整通信端发端的各项参数。

8.一种信道参数调整系统，其特征在于，包括：

通信网络；

根据权利要求1-6中任一项所述的方法训练好的长短期记忆神经网络，用于接收来自通信网络的输出信号，并输出信道参数；

控制中心，用于根据长短期记忆神经网络的输出调整通信网络发端的各项参数。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，该计算机可读指令在被计算机运行时执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。

10.一种计算机，其特征在于包括：

存储器，用于存储由处理器运行的指令；

处理器，用于运行指令以执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。