一种可编程拉曼放大器增益调控精度维护方法

本发明实施例提供了一种可编程拉曼放大器增益调控精度维护方法。所述方法包括：获取基础场景样本数据和目标场景样本数据构成源域样本数据集和目标域样本数据集；根据数据集中数据具有的特征选择合适的机器学习方法作为基础学习算法；初始化源域样本和目标域样本所占权重；根据源域样本和目标域样本所占权重，采用基础学习算法拟合预测模型；根据目标域样本的总加权误差对源域样本和目标域样本进行重新加权以纠正源域样本分布和目标域样本分布之间的差异；获取多次迭代后的模型作为可编程拉曼放大器的泵浦预测模型。在可编程拉曼放大器使用场景发生变化导致其调控算法准确度下降时，借助该方法，能够通过采集少量样本数据实现对可编程拉曼放大器增益调控精度的维护，有效地扩大了可编程拉曼放大器的使用场景。