φ-OTDR模式识别中深度学习方法及论文综述 (2018-2019)

近年来, 深度学习在各个领域都取得了显著的成果, φ-OTDR模式识别也不例外。利用深度学习强大的特征提取和模式识别能力, 可以有效提高φ-OTDR系统对管道泄漏等事件的检测精度和效率。

本文总结了近两年(2018-2019)深度学习在φ-OTDR模式识别中的应用，并列举了相关的论文，为该领域的研究提供参考。

1. 基于卷积神经网络（CNN）的方法:

论文：Zhang, W., & Zhou, Y. (2019). φ-OTDR sensing system based on deep learning for pipeline leakage detection. Optics Communications, 451, 1-6.

2. 基于循环神经网络（RNN）的方法:

论文：Li, S., Liu, T., & Li, W. (2019). Pipeline leakage detection based on φ-OTDR sensing system and long short-term memory neural network. Optics Communications, 444, 14-19.

3. 基于深度信念网络（DBN）的方法:

论文：Zhang, W., & Zhou, Y. (2018). Pipeline leakage detection based on deep belief network and φ-OTDR sensing system. Optics Communications, 412, 151-156.

4. 基于深度置信网络（DBN）和卷积神经网络（CNN）的方法:

论文：Zhang, W., & Zhou, Y. (2018). Pipeline leakage detection based on deep belief network and convolutional neural network in φ-OTDR sensing system. Optics Communications, 422, 129-134.

这些方法利用深度学习技术, 通过对φ-OTDR数据进行训练和学习, 实现了对管道泄漏的检测和识别。研究表明，这些方法在提高泄漏检测准确性和实时性方面取得了较好的效果, 展现了深度学习在φ-OTDR模式识别领域的巨大潜力。