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【24h】

Crosstalk prediction in twisted bundles by a neural approach

机译:通过神经方法串联扭曲捆绑的串扰预测

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摘要

A neural network based procedure is proposed for the crosstalk prediction in twisted bundles. The nonuniform bundle is approximated as a cascade of uniform sections and the neural network is suitably trained with few cross section configurations to learn the behavior of the per unit length parameters. The procedure allows a fast and accurate prediction tool.
机译:基于神经网络的过程是针对扭曲束中的串扰预测的基于神经网络的过程。非均匀束近似作为均匀部分的级联,并且神经网络适当地训练,几乎没有横截面配置,以学习每单位长度参数的行为。该过程允许快速准确的预测工具。

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