Archivio Istituzionale della RicercaWe investigate a Machine Learning regression model for Optical Signal-toNoise Ratio (OSNR) distribution estimation of unestablished lightpaths. The regressor exposes the estimation uncertainty and how close to a threshold each lightpath resides.
Machine Learning Regression vs. Classification for QoT Estimation of Unestablished Lightpaths / Ibrahimi, Memedhe; Abdollahi, Hatef; Giusti, Alessandro; Rottondi, Cristina; Tornatore, Massimo. - ELETTRONICO. - (2020), p. NeM3B.1. (Intervento presentato al convegno OSA Advanced Photonics Congress (AP) 2020 tenutosi a Washington DC, USA nel 13–16 July 2020) [10.1364/NETWORKS.2020.NeM3B.1].
Machine Learning Regression vs. Classification for QoT Estimation of Unestablished Lightpaths
Rottondi, Cristina;
2020
Abstract
We investigate a Machine Learning regression model for Optical Signal-toNoise Ratio (OSNR) distribution estimation of unestablished lightpaths. The regressor exposes the estimation uncertainty and how close to a threshold each lightpath resides.
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https://hdl.handle.net/11583/2855059