[发明专利]基于遗传算法优化的深度学习林火异常检测方法在审
| 申请号： | 202110390330.6 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113065601A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 蒋媛;魏瑞;卢超;王桂宝 | 申请（专利权）人： | 陕西理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G08B17/12 |
| 代理公司： | 北京中仟知识产权代理事务所(普通合伙) 11825 | 代理人： | 田江飞 |
| 地址： | 723001 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法优化的深度学习林火异常检测方法，为了实现快速，有效准确的分析和预防森林火灾，这里本文提出了一种用遗传算法优化的深度学习时间序列卷积神经网络(GA‑CNN)，能在环境中高精度的检测火灾发生，在不同的评估场景中，在准确率，真阳性，误报率等方面有较好的表现。这种优化的CNN不仅具有全局寻优的能力，还可以实现具有时间序列判断卷积神经网络，这样不仅可以避免卷积神经网络中经常会遇到的收敛难，模型结构选择不当等问题，还有效降低了森林护卫人力资源的配置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 优化 深度 学习 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于陕西理工大学，未经陕西理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110390330.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种高通量显色反应检测设备及方法
- 下一篇：一种多功能的铜方舌加工设备
