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本发明公开了一种基于卷积神经网络集成学习的Sagnac分布光纤传感系统的定位方法,以传感光纤上固定间隔点为扰动点,由传感系统分别获取在各点模拟扰动产生的干涉信号,对其做预处理后作为训练集和验证集;针对不同的损失函数训练两个卷积神经网络CNN模型,使两者分别准确定位近端和远端扰动;通过集成学习方法组合两个模型的训练结果,得到基于CNN集成学习的扰动位置预测模型;通过验证集优化每个模型的参数。将待定位的干涉信号进行预处理后作为测试样本,利用训练好的预测模型对其测试,得到其扰动位置。本发明无需信号解调
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112539772 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202011204046.7 G06N 3/08 (2023.01)
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