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一种快速收敛的随机并行梯度下降算法研究

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摘要

基于随机并行梯度下降(Stochastic parallel gradient descent, SPGD)算法的无波前探测器的自适应光学系统(Adaptive optics system, AOS)具有结构简单、像差校正能力强的优点,在生物显微镜、激光大气通信等领域有很好的应用前景。本文利用计算机模拟仿真基于变形镜与SPGD算法的无波前探测AOS,在不降低精度的条件下,为了提高基于SPGD的无波前探测AOS的收敛速度,对SPGD算法中随机扰动幅值与增益系数两个关键参数之间的关系进行了优化。实验发现固定的AOS存在参数优选区域,且与初始畸变大小有关。最后进行了理论验证并与模拟退火算法进行比较,结果表明SPGD算法收敛精度比模拟退火算法高6.32%,并具有更好的收敛速度与精度。

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补充资料

DOI:10.3788/lop56.122201

作者单位:

    江南大学
    江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号江南大学理学院江苏省轻工光电工程技术研究中心
    江南大学
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    江南大学理学院
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引用该论文

胡栋挺,申文,马文超,刘新宇,苏宙平,朱华新,张秀梅,阙立志,朱卓伟,张逸新,陈国庆,胡立发. 一种快速收敛的随机并行梯度下降算法研究[J].激光与光电子学进展,2019,56(12):122201.