第165章 陈望山到来!林决的方案!(2/2)

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nbsp; 但陈望山却皱眉看着那张草图沉思。



    与此同时。



    林决的声音再次传来,



    “而我相位场预测补偿的核心思路,是把锁相环路的反馈信号,重新定义为一种具有记忆效应的随机过程。



    我们可以不对噪声做瞬时响应,而是用历史数据训练一个状态转移模型。



    先让它预测噪声在下一秒的位置,然后提前输出补偿信号。”



    他转头看向两人,



    “简单说就是.......PID是噪声来了再纠正,我这个方案是噪声还没来,补偿就已经到位了。”



    陈望山站起来,走到白板前,仔细看着那两条曲线和新框架的推导逻辑......



    然后陈望山眼神变得也有点炙热起来,



    “你知不知道......这套框架的思路,之前没有人敢尝试?”



    林决笑道,



    “是因为风险太高吗老师?”



    陈望山点头,



    “确实......”



    作为国内光学领域大牛。



    陈望山早就看过关于状态转移模型方案的弊端。



    这个方案在精度上.....



    是需要大量训练数据支撑的。



    而且频率梳的锁定噪声,在不同工况下的表现差异很大。



    如果训练数据覆盖不全面,模型在未知工况下的预测精度会断崖式下跌,锁模状态可能崩得比PID还快。



    如果能把这些问题解决掉......



    动态预测补偿替代标准PID反馈这个方向,确实可以走通。



    不过这一点,之前可没人做到过!



    全世界都没有!!!



    “框架内的状态转移模型,你打算怎么解决训练数据覆盖面的问题?”



    陈望山问。



    林决脸上带着自信的笑容,



    “先用水木的实验室跑两个月的噪声数据。”



    陈望山愣了一下。



    水木的光学平台比北大这套还老一代,数据积累时间更长......



    确实更加好用。



    但问题是.......



    林决怎么会知道这个!?



    想到这里,陈望山忍不住转头看了许渊一眼。



    然后便见许渊忽然抬头看着天花板,仿佛上面有什么有趣的东西一般。



    陈望山摇了摇头,没去计较许渊的这点小心思,



    “用水木的数据做预训练,用北大的做实时校正,两者工况不同,反而能让模型学到更鲁棒的噪声特征.......可行确实可行,”



    说到这里,他顿了顿,



    “那林决,模型在未知工况下的预测置信度呢?这个你打算怎么做?”



    林决听到这个问题轻轻一笑,似乎已经提前在这里等着他了,



    “目前的话.....



    打算先用贝叶斯方法,给每个预测输出贴一个置信度标签,



    置信度低于阈值的,退化为常规PID兜底,问题解决了再切回预测模式。”



    “当然了,这只是其中一种方法。”



    “还可以用集成学习,同时跑多个预测模型做投票,不过那个计算开销更大,能不能落地要看实验平台的算力余量。”



    陈望山点头表示赞赏。



    他越听,越觉得自己学生厉害。



    在现有条件这么苛刻的情况下.....



    如果能把这套框架填满,几乎等于靠一己之力......



    把华夏在精密光学设备上和顶尖水平的差距拉平!



    但陈望山也清楚,算法也不是万能的。



    动态预测补偿替代标准PID反馈这个方向,如果训练数据和算法的覆盖范围仍不满足面对所有工况的要求,长时间运行的可靠性仍然面临较大压力。



    陈望山再次看了看手上的那份文件,忽然觉得它此刻仿佛有千万斤重量。



    他语调悠悠开口,



    “说实话,你这个方案.....胆子很大!”



    “如果没有足够份量的人给你兜底,你的方案就算提交上去,也会被上面当成一张废纸扔掉!”



    林决当然知道这一点......



    光是用水木和北大两个国家级实验室跑数据,两个月的花费至少也得至少七位数了!



    就算面前这两位教授,如果要申请这种权限,也会遇到非常大的阻力!!!



    而紧接着。



    许渊和陈望山便见林决忽然向自己鞠躬,



    “所以......接下来的事情,就要拜托两位老师了!”



    见状。



    许渊和陈望山对视一眼,同时会心一笑......



    

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