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基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取
被引量：
9
1
作者
张燕君
刘文哲
+1 位作者
付兴虎
毕卫红
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期2916-2923,共8页
针对布里渊光时域反射光纤传感系统散射谱的高精度特征提取的要求,提出了一种基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取算法。不仅利用了广义回归神经网络在逼近能力、学习速度、模型的泛化等方面具有的优势...
针对布里渊光时域反射光纤传感系统散射谱的高精度特征提取的要求,提出了一种基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取算法。不仅利用了广义回归神经网络在逼近能力、学习速度、模型的泛化等方面具有的优势,而且采用搜索能力较强的自适应变异果蝇优化算法进一步增强了神经网络的学习能力,从而提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。在布里渊散射谱中心频率为11.213GHz,线宽为40~50,30~60和20~70 MHz的散射谱白噪声实验模型中,将新算法分别与基于有限元分析的Levenberg-Marquardt拟合法、粒子群优化和拉凡格式混合拟合法、最小二乘法进行预测比较,新算法获得的最大拟合频移误差为0.4MHz,平均拟合度为0.991 2,均方根误差为0.024 1。仿真结果表明所提出的算法拟合度较好,绝对误差小。因此,将此算法用于基于布里渊光时域反射的分布式光纤传感系统,可有效提高布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。
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关键词
分布式光纤传感
布里渊散射谱
自适应变异果蝇算法
广义回归神经网络
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职称材料
题名
基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取
被引量：
9
1
作者
张燕君
刘文哲
付兴虎
毕卫红
机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省特种光纤与光纤传感重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期2916-2923,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61205068)
中国博士后科学基金项目(2013M541200)
+2 种基金
河北省自然科学基金项目(F2014203125
F2012203148)
燕山大学"新锐工程"人才支持计划项目资助
文摘
针对布里渊光时域反射光纤传感系统散射谱的高精度特征提取的要求,提出了一种基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取算法。不仅利用了广义回归神经网络在逼近能力、学习速度、模型的泛化等方面具有的优势,而且采用搜索能力较强的自适应变异果蝇优化算法进一步增强了神经网络的学习能力,从而提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。在布里渊散射谱中心频率为11.213GHz,线宽为40~50,30~60和20~70 MHz的散射谱白噪声实验模型中,将新算法分别与基于有限元分析的Levenberg-Marquardt拟合法、粒子群优化和拉凡格式混合拟合法、最小二乘法进行预测比较,新算法获得的最大拟合频移误差为0.4MHz,平均拟合度为0.991 2,均方根误差为0.024 1。仿真结果表明所提出的算法拟合度较好,绝对误差小。因此,将此算法用于基于布里渊光时域反射的分布式光纤传感系统,可有效提高布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。
关键词
分布式光纤传感
布里渊散射谱
自适应变异果蝇算法
广义回归神经网络
Keywords
Distributed optical fiber sensing
Brillouin scattering spectrum
Flies optimization algorithm with adaptive mutation
Generalized regression neural network
分类号
TN247 [电子电信—物理电子学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取
张燕君
刘文哲
付兴虎
毕卫红
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
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