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介绍了海缆监测的必要性和基于光纤分布式传感的高压光电复合海缆在线监测系统。为了提高基于布里渊散射的海缆温度、应变测量的实时性,介绍了单斜坡法的原理并将其引入海缆在线监测方法中。给出了基于洛伦兹模型时单斜坡法布里渊频移的计算公式。基于数值产生不同信噪比的布里渊谱和实测裸光纤/海缆复合光纤的布里渊谱。比较了单斜坡法和基于扫频方式的谱拟合法的准确性和实时性,重点研究了布里渊谱不同信噪比和光纤沿线布里渊频移不同程度波动情况下工作点的选择问题。结果表明:单斜坡法可使布里渊谱测量时间减少到原来的几十分之一甚至更小,同时布里渊频移误差仅小幅增加。用于海缆温度和应变监测时单斜坡法工作点建议选择为光纤沿线布里渊频移的均值减去一半的线宽,所确定的工作点对不同信噪比和光纤/海缆复合光纤沿线布里渊频移常见程度波动情况均具有不错的适应性。 相似文献
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针对核极限学习机参数优化困难的问题,提出一种基于网格搜索柔性多面体的最优化核极限学习机算法。为高斯核变量和惩罚变量构造二维网格,从网格中选取最小目标函数值所对应的参数点构造初始柔性多面体,解决柔性多面体对初始值敏感的问题;给柔性多面体的变形搜索参数添加权重值,区分核参数和惩罚参数对核极限学习机分类性能影响程度;通过迭代柔性多面体实现核极限学习参数的最优化搜索,用所获最优参数构造核极限学习机并用于数据分类。在UCI、KEEL和人工数据集上与其它优化核极限学习机算法进行计算结果比较,验证所提算法的可行性。 相似文献
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基于遗传神经网络的数据清洗方法 总被引:5,自引:0,他引:5
现实世界中的数据常常是有噪声、不完全和不一致的,数据清洗能够帮助改善数据的质量,进而帮助提高数据挖掘的有效性和准确性。该文提出了一种基于遗传神经网络的数据清洗模型,它充分利用了神经网络的非线性映射和遗传算法的全局优化特性。实验证明,这种方法的可行性、有效性及处理精度都比较高。 相似文献
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