[发明专利]一种基于卷积神经网络的信号数据去除趋势方法在审
| 申请号： | 202210327994.2 | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN116933119A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 周韶泽;赵鹏飞;陈秉智 | 申请（专利权）人： | 大连交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/10;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连优路智权专利代理事务所(普通合伙) 21249 | 代理人： | 宋春昕 |
| 地址： | 116000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 基于卷积神经网络的信号数据分段去除趋势方法，步骤如下：步骤一：定义信号趋势项评价指标；步骤二：构造神经网络模型信号数据集；步骤三：基于卷积神经网络分段网络识别模型确定信号分段点；步骤四：将分段信号采用最小二乘趋势项算法去除趋势；步骤五：计算预测准确率，分析模型性能。本发明通过构造卷积神经网络模型，可实现数据自动预测分段点位置，并依据分段点位置进行分段趋势项去除，本发明方法有益效果如下：比传统去趋势方法的结果好；大数据量处理效率高；没有删除低频信息，较好地保留信号原频率信息。解决了实际数据处理中存在的趋势项去除效率低、去除效果不佳的问题，具有极高的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 信号 数据 去除 趋势 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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