[发明专利]基于卷积神经网络的智能闪电识别装置有效
| 申请号： | 201910063540.7 | 申请日： | 2019-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN109829408B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 祝宝友;彭长志;刘非凡;王文伟;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 |
| 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装置，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 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的智能闪电识别装置，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。
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