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2021 年 12 月 7 日
Estimating Quality of Transmission in a Live Production Network using Machine Learning
翻译：利用机器学习在现场生产网络中估计传输质量
Jasper Müller,Tobias Fehenberger,Sai Kireet Patri,Kaida Kaeval,Helmut Griesser,Marko Tikas,Jörg-Peter Elbers
Jasper Müller,Tobias Fehenberger,Sai Kireet Patri,Kaida Kaeval,Helmut Griesser,Marko Tikas,Jörg-Peter Elbers
from arxiv, The work has been partially funded by the German Ministry of Education and Research in the project OptiCON (contract #16KIS0989K)

We demonstrate QoT estimation in a live network utilizing neural networks trained on synthetic data spanning a large parameter space. The ML-model predicts the measured lightpath performance with <0.5dB SNR error over a wide configuration range.


翻译：我们利用在大型参数空间合成数据方面受过培训的神经网络,在实时网络中展示了QoT估计值。ML模型预测测量光路性能时,在宽宽配置范围内有<0.5dB SNR错误。
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