多峰布里渊散射谱的拟合算法研究

• 作者: 周锋 孔维宾 杜佳豪 王如刚 高原 高建军
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多峰布里渊散射谱 RBF神经网络 K-means聚类方法 曲线拟合
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能算法与应用专栏
• 页码范围: 90-94
• 页数: 5页
• 分类号: TN248.1
• 字数: 2383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2019.01.014

摘要

针对利用光纤多峰布里渊散射谱解决光纤传感技术中温度和应变同时检测不能获得精确的拟合曲线的问题,将基于K-means聚类方法的RBF神经网络应用到光纤多峰布里渊散射谱的数据拟合中.首先论述了径向基(RBF)神经网络和基于K-means聚类方法的理论知识;其次利用RBF神经网络算法进行数据拟合,得出不同扩散速度影响数据的拟合精度,但是拟合曲线的光滑度和精度不能同时得到保证;最后,采用基于K-means聚类方法的RBF神经网络进行数据拟合,获得了较为准确的拟合曲线,均方误差较小.