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主要研究了基于模式识别的分布式光纤光学传感器的抗干扰控制。首先，通过理论分析分别建立了光信号模型及扰动(包括人为入侵与风扰动)模型，并将二者结合得到在实际应用环境下的人为入侵信号与风扰动信号，且通过仿真方法将人为入侵与风扰动加以区分。其次，根据上述仿真结果研究了几种特征向量提取方法。然后应用提取的特征向量，通过支持向量机的方法基本完成了模式识别，精度高达80%。最后提出了一种混合的支持向量机算法，从而将模式识别的精度提高到98.7%，并通过在线测试验证了该支持向量机算法的有效性。