[发明专利]一种基于全卷积神经网络的振动光纤信号分类方法在审
| 申请号： | 202011428472.9 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112364836A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 王一川;施运强 | 申请（专利权）人： | 无锡科晟光子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 沃赵新 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市高*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的振动光纤信号分类方法，该方法解决了传统技术需要手工提取特征的问题，分类特征信息全部由全卷积神经网络算法从训练样本中自动提取，极大减少了人工干预的过程。利用全卷积神经网络提取出训练样本中的有效特征，而且充分利用了图像灰度值中的深度信息，在不显著增加计算量的情况下，有效提高了识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 振动 光纤 信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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