径向基函数神经网络在布里渊散射谱特征提取中的高效应用

"基于径向基函数神经网络的传感布里渊散射谱特征提取" 本文主要探讨了在光纤光学领域中，如何利用基于径向基函数神经网络（RBFN）的方法来提升布里渊散射谱的特征提取效率和精度。布里渊散射是一种重要的光纤传感技术，它可以实现对被测量场的时空连续分布信息的获取，因此在分布式光纤传感器研究中备受关注。 文章中提到，传统的方法如反向传播（BP）神经网络、五次多项式曲线拟合法和三次样条插值法在处理布里渊散射谱时存在一定的局限性。相比之下，径向基函数神经网络具有更快的收敛速度和更高的拟合精度。利用莱文伯格-马夸特（L-M）算法调整RBFN的权值，可以更有效地提取布里渊散射谱的特征。 在具体的应用场景中，例如在中心频率为11.213 GHz，权重比为4:1的仿真散射谱模型中，RBFN方法的相对误差显著低于其他方法，仅为0.0015179%，而温度相对误差也仅为0.152℃。这表明RBFN在拟合度和预测精度上表现出优越性。进一步的分析表明，无论是在不同脉宽还是不同温度的条件下，RBFN都保持了较高的综合评价指标。 通过数值分析和实验研究，作者们证实了RBFN在处理布里渊散射谱问题上的适用性和高效性。这种方法不仅提高了特征提取的准确性，也为分布式光纤传感器系统的性能提升提供了新的可能。因此，径向基函数神经网络在光纤光学和分布式传感领域的应用具有重要的理论和实际价值，对于未来光纤传感器的设计和优化有着积极的指导意义。