神经网络在布里渊光时域分析仪温度提取中的应用(特邀)

• 作者: 余长源 吕超 王亮 王碧炜
• 来源期刊: 光通信研究
• 学科: 工学
• 关键词: 温度提取 人工神经网络 深度神经网络 布里渊光时域分析仪
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 特邀稿件
• 页码范围: 42-47
• 页数: 6页
• 分类号: TN915
• 字数: 3163字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13756/j.gtxyj.2017.06.007

摘要

文章回顾了本研究小组将人工神经网络(ANN)和深度神经网络(DNN)用于提取布里渊光时域分析仪(BOTDA)传感系统中的温度分布信息的研究工作.在对ANN或者DNN模型进行适当的训练之后,沿被测光纤的温度分布信息能够被训练完成的ANN或DNN从实验获得的布里渊增益谱(BGS)中直接提取出来,而不需要像传统的洛伦兹线型拟合(LCF)方法一样先对BGS拟合得到布里渊频移(BFS),再将其转换成温度信息.实验结果展示出了用ANN和DNN进行温度提取的方法相比于用传统LCF方法的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕超	香港理工大学电子及资讯工程学系	5	5	2.0	2.0
2	余长源	香港理工大学电子及资讯工程学系	1	2	1.0	1.0
3	王碧炜	香港理工大学电子及资讯工程学系	1	2	1.0	1.0
4	王亮	香港中文大学电子工程学系	1	2	1.0	1.0