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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.

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Autor*innen:Christos KarapanagiotisORCiD
Dokumenttyp:Beitrag zu einem Tagungsband
Veröffentlichungsform:Graue Literatur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Beiträge der 21. ITG/GMA-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2022
Jahr der Erstveröffentlichung:2022
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.6 Faseroptische Sensorik
Verlag:VDE VERLAG GMBH
Erste Seite:289
Letzte Seite:292
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:BOFDA; Brillouin distributed sensing; Fiber optics sensors; Machine learning
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Umwelt
Umwelt / Sensorik
Veranstaltung:21. ITG/GMA Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2022
Veranstaltungsort:Nuremberg, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:10.05.2022
Enddatum der Veranstaltung:11.05.2022
URL:https://www.ama-science.org/direct/tagungsband-sensoren-und-messsysteme-2022
ISBN:978-3-8007-5835-7
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:06.07.2022
Referierte Publikation:Nein
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