[发明专利]基于卷积神经网络的智能闪电识别方法有效
| 申请号： | 201910063035.2 | 申请日： | 2019-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN109829407B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 祝宝友;彭长志;王文伟;刘非凡;马明;汪仲儒;刘国进;万泽润 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 任岩 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络的智能闪电识别方法，所述识别装置包括：输入端，用于输入待识别闪电波形数据，所述闪电波形数据为一维数组序列；首层卷积层，与所述输入端相连，用于初步提取闪电波形数据的特征向量；中间处理层，与所述首层卷积层相连，用于进一步提取闪电波形数据的特征向量并降低特征向量的维度；全局最大池化层，与所述中间处理层相连，用于把所述中间处理层所提取的闪电波形数据的特征向量降到一维；全连接层，与所述全局最大池化层相连，用于综合所述全局最大池化层降到一维的特征向量；输出端，与所述全连接层相连，用于输出代表闪电类型的一维特征向量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 智能 闪电 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的智能闪电识别方法，利用基于卷积神经网络的智能闪电识别装置对闪电类型进行识别，所述智能闪电识别方法，包括：步骤A：收集原始闪电波形数据，所述闪电波形数据为一维数组序列；步骤B：预处理步骤A所收集的原始闪电波形数据；步骤C：利用步骤B所预处理后的闪电波形数据对基于卷积神经网络的智能闪电识别装置进行训练学习；以及步骤D：将待识别的闪电波形数据输入步骤C所训练学习后的闪电识别装置，得到代表闪电类型的一维特征向量，完成闪电的识别。
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