10.3969/j.issn.1001-4616.2019.01.014
多峰布里渊散射谱的拟合算法研究
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.
多峰布里渊散射谱、RBF神经网络、K-means聚类方法、曲线拟合
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TN248.1(光电子技术、激光技术)
国家自然科学基金61673108;东南大学毫米波国家重点实验室开放课题K201731;盐城工学院2018年优秀毕业设计论文培育项目
2019-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
90-94
