【摘 要】
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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
【机 构】
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香港理工大学电子及资讯工程学系,香港中文大学电子工程学系
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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。
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