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基于BP-Adaboost.M2的布里渊光时域分析传感系统温度提取技术研究
1
作者
郑欢
韩曼
+1 位作者
舒涵
徐诺
《传感技术学报》
北大核心
2025年第5期809-816,共8页
提出了使用BP-Adaboost.M2从布里渊光时域分析(Brillouin Optical Time Domain Analysis,BOTDA)传感器的布里渊增益谱(Brillouin Gain Spectrum,BGS)中提取温度信息的新方法。该方法将温度提取视为有监督的单标签多分类问题,利用带高斯...
提出了使用BP-Adaboost.M2从布里渊光时域分析(Brillouin Optical Time Domain Analysis,BOTDA)传感器的布里渊增益谱(Brillouin Gain Spectrum,BGS)中提取温度信息的新方法。该方法将温度提取视为有监督的单标签多分类问题,利用带高斯白噪声的BGS数据构建训练特征集,其对应的温度属性构成训练标签集。采用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)作为弱多分类器,经过训练后,利用Adaboost.M2集成算法将多个BPNN组成一个强多分类器。根据训练后得到的BP-Adaboost.M2模型,可以将新的测量BGS分类到每个温度类别中,实现对温度传感信息的提取。通过仿真和实验研究了信噪比和扫频步长对温度提取性能的影响,并与洛伦兹曲线拟合(Lorentzian Curve Fitting,LCF)、伪Voigt曲线拟合(pseudo-Voigt Curve Fitting,pVCF)和BPNN技术进行了比较。实验结果表明,在信噪比低于11 dB以及不同的扫频步长的情况下,BP-Adaboost.M2方法提取的温度均方根误差和不确定度最小。BP-Adaboost.M2对1000个数据样本的处理时间仅为1.91 s,比BPNN方法约快1.25倍;比LCF和pVCF方法快100倍以上。
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关键词
布里渊光时域分析
布里渊增益谱
BP-Adaboost.M2
单标签多分类
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职称材料
题名
基于BP-Adaboost.M2的布里渊光时域分析传感系统温度提取技术研究
1
作者
郑欢
韩曼
舒涵
徐诺
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第5期809-816,共8页
基金
浙江省“尖兵领雁+X”科技计划项目(2025C02013)。
文摘
提出了使用BP-Adaboost.M2从布里渊光时域分析(Brillouin Optical Time Domain Analysis,BOTDA)传感器的布里渊增益谱(Brillouin Gain Spectrum,BGS)中提取温度信息的新方法。该方法将温度提取视为有监督的单标签多分类问题,利用带高斯白噪声的BGS数据构建训练特征集,其对应的温度属性构成训练标签集。采用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)作为弱多分类器,经过训练后,利用Adaboost.M2集成算法将多个BPNN组成一个强多分类器。根据训练后得到的BP-Adaboost.M2模型,可以将新的测量BGS分类到每个温度类别中,实现对温度传感信息的提取。通过仿真和实验研究了信噪比和扫频步长对温度提取性能的影响,并与洛伦兹曲线拟合(Lorentzian Curve Fitting,LCF)、伪Voigt曲线拟合(pseudo-Voigt Curve Fitting,pVCF)和BPNN技术进行了比较。实验结果表明,在信噪比低于11 dB以及不同的扫频步长的情况下,BP-Adaboost.M2方法提取的温度均方根误差和不确定度最小。BP-Adaboost.M2对1000个数据样本的处理时间仅为1.91 s,比BPNN方法约快1.25倍;比LCF和pVCF方法快100倍以上。
关键词
布里渊光时域分析
布里渊增益谱
BP-Adaboost.M2
单标签多分类
Keywords
Brillouin optical time domain analysis
Brillouin gain spectrum
BP-Adaboost.M2
single-label multi-classification
分类号
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TU990.3 [建筑科学—市政工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于BP-Adaboost.M2的布里渊光时域分析传感系统温度提取技术研究
郑欢
韩曼
舒涵
徐诺
《传感技术学报》
北大核心
2025
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