【摘 要】
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针对传统长距离光纤预警系统识别入侵事件误报率高的问题,提出了一种基于改进型神经网络的光纤预警系统并研究了该系统在不同环境下的泛化适应性.系统的分布式传感部分应用Phi-OTDR技术,信号识别部分采用一种改进型的神经网络对入侵事件进行识别分类.最后通过3种情况下的实验,探究了系统的适应性.结果表明,该系统在光纤振动信号识别中有优秀的分类效果,并且在不同的环境条件下也具备良好的适应性.
【基金项目】
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上海市经济和信息化委员会资助项目(2018-RGZN-02015)。
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针对传统长距离光纤预警系统识别入侵事件误报率高的问题,提出了一种基于改进型神经网络的光纤预警系统并研究了该系统在不同环境下的泛化适应性.系统的分布式传感部分应用Phi-OTDR技术,信号识别部分采用一种改进型的神经网络对入侵事件进行识别分类.最后通过3种情况下的实验,探究了系统的适应性.结果表明,该系统在光纤振动信号识别中有优秀的分类效果,并且在不同的环境条件下也具备良好的适应性.
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