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Machine learning for strain, temperature and humidity discrimination in Brillouin optical frequency domain analysis

  • We propose to our knowledge for the first time an ensemble of probabilistic machine learning models for strain, temperature and humidity discrimination in Brillouin optical frequency domain analysis (BOFDA) applying a two-fiber configuration.

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Metadaten
Autor*innen:Christos KarapanagiotisORCiD
Persönliche Herausgeber*innen:Katerina Krebber
Dokumenttyp:Beitrag zu einem Tagungsband
Veröffentlichungsform:Graue Literatur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Proceedings of the 28th International Conference on Optical Fiber Sensors
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.6 Faseroptische Sensorik
Verlag:Optica Publishing Group
Erste Seite:1
Letzte Seite:4
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Angewandte Physik
Freie Schlagwörter:Fiber optic sensors; Machine learning; Multiparameter sensing; Structural health monitoring
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Energie
Energie / Wasserstoff
Infrastruktur
Umwelt
Umwelt / Sensorik
Veranstaltung:28th International Conference on Optical Fiber Sensors
Veranstaltungsort:Hamamatsu, Japan
Beginndatum der Veranstaltung:20.11.2023
Enddatum der Veranstaltung:24.11.2023
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:22.01.2024
Referierte Publikation:Nein
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