光纤故障检测：GMLP模型对比实验与最新论文推荐

您提出的使用已公布的GMLP模型进行光纤故障检测，是一个很有意义的研究方向。为了更好地进行对比实验，您可以参考以下论文：

对比实验论文：

'Fault Detection in Optical Fiber Communication Systems Using Machine Learning Techniques' - 该论文提出了一种基于机器学习技术的光纤通信系统故障检测方法，可以与您的方法进行对比。
'Deep Learning based Fault Detection in Optical Fiber Communication Systems' - 该论文介绍了一种基于深度学习的光纤通信系统故障检测方法，可以与您的方法进行对比。
'Fault Diagnosis in Optical Fiber Communication Systems using Support Vector Machines' - 该论文利用支持向量机方法进行光纤通信系统的故障诊断，可以与您的方法进行对比。
'Anomaly Detection in Optical Networks using Recurrent Neural Networks' - 该论文使用循环神经网络进行光纤网络的异常检测，可以与您的方法进行对比。

最新论文推荐：

'Fault Classification in Optical Fiber Communication Systems using Transformer Neural Networks' - 该论文使用Transformer神经网络进行光纤通信系统的故障分类，引入了Transformer模型。
'Deep Reinforcement Learning for Fault Detection and Localization in Optical Fiber Networks' - 该论文使用深度强化学习方法进行光纤网络的故障检测和定位，结合了深度学习和强化学习技术。
'Real-time Fault Detection in Optical Fiber Communication Systems using Graph Convolutional Networks' - 该论文利用图卷积网络实现光纤通信系统的实时故障检测，引入了图神经网络模型。

希望以上信息能对您有所帮助！