[发明专利]一种飞行器多尺度信号的分类识别与故障检测方法有效
| 申请号： | 202010015165.1 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111414932B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 李可;刘静怡;文东升;杨顺昆;刘猛 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金恒联合知识产权代理事务所 11324 | 代理人： | 李强 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种飞行器多尺度信号的分类识别与故障检测方法,其中，将历史数据和实时数据输入多尺度残差卷积网络网络，得到飞行器信号的特征提取，将深层特征送入分类算法，得到分类结果。特征提取时，含有标签的飞行器信号样本被送入深度神经元卷积网络模块，对输出的信号特征图施加输入分类算法，利用其结果更新传播参数。在多尺度残差卷积模块，输入原始特征，用尺度判断模块感知不同尺度特征，当开始进行信号分类和识别时，设定分类算法的神经网络参数，输入之前通过多尺度残差膨胀卷积模块提取的信号特征，该方法有效解决了提取浅层特征、梯度消失、特征尺度单一等问题，显著提升了飞行器多尺度信号分类和识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 飞行器 尺度 信号 分类 识别 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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