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针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络中重叠光谱的中心波长解调问题,提出一种基于门控循环单元(GRU)网络的波长检测方法。该方法将FBG重叠光谱的波长解调问题转换为模型回归问题,同时考虑到光谱数据的序列特征和频谱特性,采用GRU网络实现对光谱数据的特征学习,训练得到相应的波长检测模型,从而实现对重叠光谱的精确快速解调。经实验验证,所提方法能够解决FBG传感网络光谱部分重叠或完全重叠条件下的中心波长的精确解调问题,其方均根小于1 pm的测试结果占总数的88.2%。相比现有的解调方式,所提方法在检测精度和稳定性上均有一定的提升,为提高FBG传感网络的复用能力提供了新的途径。

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社会网络是指人们根据相识关系所形成的网络形态。随着万维网的迅速发展，其中蕴含的社会网络迅速膨胀，其结构异常复杂，导致人们很难通过数字、表格或文字的方式对其进行表示、分析和管理，并使其中所包含的丰富信息资源难于被发现和有效利用。可视化方法可以将复杂的社会网络结构转换成美观的图形，辅助人们直观地理解社会网络结构并从中挖掘有用的信息，是社会网络分析的一个重要途径。在前人研究的基础上，本论文针对从照片共享网站Flickr中采集的社会网络数据，通过在SqlServer数据库管理平台上的SQL编程对社会网络数据集进行了压缩，并基于Matlab平台设计和实现了布点算法对提取的关键网络结构进行了可视化展示。

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