一种提升光纤散斑传感器预测能力的模型

本发明公开了一种提升光纤散斑传感器预测能力的模型，涉及散斑测量和光纤传感技术领域，解决了现有技术对光纤散斑传感器进行散斑定标的预测能力差技术问题；本发明通过获取光纤传感器的若干散斑图；基于特征提取算法对各散斑图进行特征提取，得到纹理特征向量；基于数据降维算法对纹理特征向量进行降维，得到低维特征向量；将低维特征向量输入至回归神经网络进行训练，将特征提取、数据降维和回归神经网络标记为散斑定标模型；基于散斑定标模型对光纤传感器进行定标预测。本发明通过数据降维算法对散斑图的纹理特征向量进行降维，降低了散斑预测模型的训练难度，以及加快了散斑预测模型的收敛速度，从而有利于提高光纤散斑传感器的预测能力。