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Evaluation of the generalization performance of a CNN-assisted BOFDA system
- Brillouin Optical Frequency Domain Analysis (BOFDA) is a powerful and well-established method for static distributed sensing of temperature and strain. Recently, we demonstrated a BOFDA system based on convolutional neural network which shortens the measurement time considerably. In this paper, we apply leave-one-out cross validation to evaluate the generalization performance and provide an unbiased and reliable machine learning model for a time-efficient BOFDA system.
Autor*innen: | Christos KarapanagiotisORCiD |
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Dokumenttyp: | Vortrag |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2022 |
Organisationseinheit der BAM: | 8 Zerstörungsfreie Prüfung |
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.6 Faseroptische Sensorik | |
DDC-Klassifikation: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie |
Freie Schlagwörter: | BOFDA; Convolutional neural networks; Fiber optics sensors; Machine learning; Temperature sensing |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Umwelt |
Umwelt / Sensorik | |
Veranstaltung: | 21. ITG/GMA Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2022 |
Veranstaltungsort: | Nürnberg, Germany |
Beginndatum der Veranstaltung: | 10.05.2022 |
Enddatum der Veranstaltung: | 11.05.2022 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 20.05.2022 |
Referierte Publikation: | Nein |
Eingeladener Vortrag: | Nein |