基于自注意力循环神经网络的布里渊温度提取方法及系统

本发明属于分布式光纤传感领域，提供了一种基于自注意力循环神经网络的布里渊温度提取方法及系统，包括利用预先搭建好的布里渊光时域分析系统，采集真实布里渊增益谱数据并进行预处理；基于预处理后的布里渊增益谱数据，利用训练好的自注意力循环神经网络模型获取对应的布里渊温度；在自注意力循环神经网络模型过程中引入元学习算法，使得网络模型能够在多个任务之间共享初始化参数，并通过元训练来优化这些参数，使得网络模型能够在新任务上进行快速适应，在面对多任务学习或新任务时，不需要从零开始训练，而是能够快速通过少量的梯度更新调整模型，减少训练时间并提高性能，避免了曲线拟合的时间长实时性差适应性差等问题。