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An Artificial Neural Network Approach for the Prediction of Absorption Measurements of an Evanescent Field Fiber Sensor

机译:人工神经网络方法预测E逝场光纤传感器的吸收测量

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摘要

This paper describes artificial neural network (ANN) based prediction of the response of a fiber optic sensor using evanescent field absorption (EFA). The sensing probe of the sensor is made up a bundle of five PCS fibers to maximize the interaction of evanescent field with the absorbing medium. Different backpropagation algorithms are used to train the multilayer perceptron ANN. The Levenberg-Marquardt algorithm, as well as the other algorithms used in this work successfully predicts the sensor responses.
机译:本文介绍了基于人工神经网络(ANN)的使用van逝场吸收(EFA)的光纤传感器响应预测。传感器的传感探针由五根PCS纤维束组成,以最大程度地减小e逝场与吸收介质的相互作用。不同的反向传播算法用于训练多层感知器ANN。 Levenberg-Marquardt算法以及本工作中使用的其他算法成功地预测了传感器的响应。

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