广义回归神经网络提升布里渊谱应变特征提取精度

本文主要探讨了一种基于广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）提取光纤布里渊谱应变特征的方法。布里渊散射是光纤传感器中一种重要的非线性效应，其谱频移与光纤内部应变密切相关。研究者将布里渊谱的频率和增益作为GRNN的输入和输出变量，通过训练和仿真过程来优化神经网络的权值和阈值，以此提高对布里渊谱频移的精确度。 传统的非线性最小二乘法、反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network, BNN）和径向基函数网络（Radial Basis Function Network, RBFN）在预测应变特征时可能存在精度不足的问题。与这些方法相比，GRNN通过其自适应性和强大的拟合能力，能够提供更精确的结果，尤其是在光纤应力测量方面，其误差可以控制在1%以内，这在实际工程应用中具有重要意义。 GRNN的优势在于其局部加权平均特性，它可以根据输入数据的邻域信息动态调整权重，从而减少过拟合现象，提高模型的泛化能力。在光纤光学领域，这种特性使得GRNN特别适用于处理复杂的非线性关系，如光纤布里渊散射中的应变响应。 论文中详细介绍了实验设计，包括如何构建GRNN模型，如何收集和处理布里渊谱数据，以及如何评估不同方法的性能。仿真结果展示了GRNN在预测应变特征方面的优越性，并通过对比实验证明了其在实际应用中的稳健性和可靠性。 总结来说，该研究提出了一种创新的光纤应变测量技术，利用广义回归神经网络提取布里渊谱的应变特征，对于提升光纤传感技术的精度和可靠性具有重要的理论和实践价值。未来，这种方法可能被广泛应用于结构健康监测、光纤通信系统以及材料科学等领域，推动相关技术的发展。