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龍圖騰網(wǎng)獲悉西南交通大學(xué)申請(qǐng)的專利基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的BOTDA溫度提取方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN111829687B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202010776974.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01K11/322；該發(fā)明授權(quán)基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的BOTDA溫度提取方法是由余磊;朱宏娜;張煜峰;成樂(lè)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-08-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的BOTDA溫度提取方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的布里淵光時(shí)域分析系統(tǒng)BOTDA的溫度提取方法，包括：使用布里淵光時(shí)域分析系統(tǒng)采集測(cè)試光纖的布里淵增益譜參數(shù)，采用核極限學(xué)習(xí)機(jī)解析布里淵光時(shí)域分析系統(tǒng)采集的參數(shù)，將得到的實(shí)矩陣作為核極限學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練核極限學(xué)習(xí)機(jī)，提取出準(zhǔn)確的溫度信息，利用更快的處理速度，提高系統(tǒng)性能。本發(fā)明引入核極限學(xué)習(xí)機(jī)算法，提升了布里淵光始于分析系統(tǒng)的的溫度提取精度核效率，有利于布里淵光時(shí)域分析系統(tǒng)在實(shí)際檢測(cè)中的應(yīng)用。

本發(fā)明授權(quán)基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的BOTDA溫度提取方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的BOTDA的溫度提取方法，使用布里淵光時(shí)域分析系統(tǒng)采集測(cè)試光纖的布里淵增益譜參數(shù)，采用核極限學(xué)習(xí)機(jī)解析布里淵光時(shí)域分析系統(tǒng)采集的參數(shù)，所述布里淵光時(shí)域分析系統(tǒng)包括分布式反饋激光器1、耦合器2、聲光調(diào)制器4、電光調(diào)制器5、第一摻餌光纖放大器6、隔離器8、偏振擾偏器9、環(huán)形器10、光電探測(cè)器11、壓電振蕩器12和混頻器13，其特征在于：分布式反饋激光器1發(fā)出的激光被耦合器2分為兩路，分別是泵浦脈沖光和連續(xù)探測(cè)光，泵浦脈沖光由聲光調(diào)制器4調(diào)制生成，被第一摻鉺光纖放大器6放大，并通過(guò)偏振擾偏器9消除偏振后進(jìn)入環(huán)形器10；連續(xù)探測(cè)光經(jīng)過(guò)電光調(diào)制器5被微波信號(hào)調(diào)制，電光調(diào)制器5的輸出端連接隔離器8，泵浦脈沖光和連續(xù)探測(cè)光在測(cè)試光纖中發(fā)生受激布里淵散射放大效應(yīng)，壓電振蕩器12產(chǎn)生的本振光與光電探測(cè)器11探測(cè)到的信號(hào)在混頻器13中混頻并產(chǎn)生中頻信號(hào)，采集該中頻信號(hào)并使用核極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行溫度信息提取，獲取溫度信息； 偽Voigt曲線充當(dāng)訓(xùn)練樣本，在通過(guò)核極限學(xué)習(xí)機(jī)算法處理之后，輸入曲線在訓(xùn)練階段被轉(zhuǎn)換成不同的溫度標(biāo)度； 訓(xùn)練過(guò)程為：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入核極限學(xué)習(xí)機(jī)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括布里淵增益譜矩陣[xi1，xi2，...，xin]T∈Rn以及對(duì)應(yīng)溫度信息的標(biāo)簽向量[ci1，ci2，...，cim]T∈Rm，其中，n代表輸入特征維度，m代表輸出特征維度；訓(xùn)練數(shù)據(jù)中增益譜數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)核函數(shù)映射，生成高維特征核矩陣ΩELM，利用該特征矩陣與one-hot形式的標(biāo)簽矩陣C共同求解輸出權(quán)重矩陣B； 預(yù)測(cè)過(guò)程為：將待預(yù)測(cè)的布里淵增益譜數(shù)據(jù)進(jìn)行取模以及歸一化預(yù)處理，然后輸入核極限學(xué)習(xí)機(jī)；將核函數(shù)運(yùn)算得到的高維特征與輸出權(quán)重矩陣相乘，得到分類評(píng)估值Y，對(duì)于核極限學(xué)習(xí)機(jī)，溫度分類信息被映射到一個(gè)1*K向量yt中，最后以yt的SoftMax分布中得分最高的類別作為預(yù)測(cè)類別。

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