| 成果基本信息 | ||||||
| 关键词: | 光纤光栅传感,解调,深度学习 | |||||
| 成果类别: | 应用技术 | 技术成熟度: | 初期阶段 | |||
| 体现形式(基础理论类): | 其他 | 体现形式(应用技术类): | 新技术 | |||
| 成果登记号: | 资源采集日期: | |||||
| 研究情况 | |||||
| 单位名称: | 武汉理工大学 | 技术水平: | 未评价 | ||
| 评价证书号: | 评价单位: | ||||
| 评价日期: | 评价证书号: | ||||
| 转化情况 | |||||
| 转让范围: | 合作开发 | 推广形式: | 合作开发 | ||
| 已转让企业数(个): | |||||
| 联系方式 | |||||
| 联系人(平台): | 孵化基地 | 联系人(平台)电话: | 0771-3394012 | ||
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| 成果简介 | |||||
本发明公开了一种基于深度学习的光纤光栅波长解调方法及装置,具体提出了一种基于深度神经网络来对光纤光栅获取的波峰数据进行拟合的寻峰方法。综合BatchNormalization、Dropout和L2范数正则化的技术,解决了深度神经网络中训练速度过慢、参数修改繁琐、易陷入局部最优和过拟合的问题。本发明实现了针对光纤光栅波长解调仪波峰数据的高速高精度寻峰算法 |