• Treffer 1 von 1
Zurück zur Trefferliste

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.

Volltext Dateien herunterladen

  • Sensor_test_2022_Karapanagiotis.pdf
    eng

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar Anzahl der Zugriffe auf dieses Dokument
Metadaten
Autor*innen:Christos KarapanagiotisORCiD
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
Einverstanden
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.