【摘 要】
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为解决光纤光栅传感过程中出现的异常光谱识别问题。提出一种基于支持向量机网络识别反射光谱类型的方法。光谱数据输入网络前先提取其光谱特征,对特征值数据集进行预处理,将数据输入支持向量机网络进行训练。训练完成后,训练集数据识别准确率达到99.95%,验证集数据准确率达到99.9%。基于SVM网络的光纤光栅反射光谱类型识别效果明显,为提高光纤传感网络的可靠性提供新的思路。
【机 构】
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北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室,北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室,北京信息科技大学先进光电子器件与系统创新引智基地
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51775051,61903042),北京市自然科学基金项目(4194077),北京市教委科技计划一般项目(KM201911232001,KM201511232021)。
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为解决光纤光栅传感过程中出现的异常光谱识别问题。提出一种基于支持向量机网络识别反射光谱类型的方法。光谱数据输入网络前先提取其光谱特征,对特征值数据集进行预处理,将数据输入支持向量机网络进行训练。训练完成后,训练集数据识别准确率达到99.95%,验证集数据准确率达到99.9%。基于SVM网络的光纤光栅反射光谱类型识别效果明显,为提高光纤传感网络的可靠性提供新的思路。
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