俄罗斯新西伯利亚国立大学科研人员研发出一种方法，能有效补偿光纤通信线路中的非线性信号失真，提高信息传输质量。该方法结合了机器学习和随机优化，分为两个阶段。第一阶段，使用卷积神经网络计算系数，最小化标准差；第二阶段，使用找到的解作为初始近似值，再使用粒子群方法最小化误差系数。这种方法可以更有效地补偿累积的非线性失真和误码率，提高数据传输质量，对光通信系统数字信号处理算法开发和非线性光学的其他领域均有促进作用。研究结果发表在《光波技术杂志》（Journal of Lightwave Technology）上。

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