光纤入侵行为融合特征的集成识别

发布时间：2017-10-15 14:08

  本文关键词：光纤入侵行为融合特征的集成识别

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【摘要】：针对已有光纤安防系统入侵行为识别模型中特征空间不完备及分类器泛化能力差的缺陷,本文提出了一种光纤入侵行为融合特征的集成识别策略。首先,采用总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、功率谱分析(Power Spectral Analysis,PSA)及离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)提取信号在时域、频域及小波域内振动信息,构建入侵信号的特征集。然后,提出一种基于DFPA(Discriminative Function Pruning Analysis,DFPA)的特征选取方法,实现特征空间的约简。最后,构建集成的随机权向量函数连接网络(Random Vector Functional-Link net,RVFL)分类器识别入侵行为。在基于M-Z(Mach-Zehnder,M-Z)干扰仪的光纤安防系统中采集入侵信号,进行实验,结果表明该策略的有效性。
【作者单位】： 合肥工业大学电气与自动化工程学院;流程工业综合自动化国家重点实验室(东北大学);
【关键词】： 光纤周界安防系统 特征提取 特征约简 集成学习
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51177034) 国家青年自然科学基金项目(61305029)
【分类号】：TP277;TN253
【正文快照】： 2.流程工业综合自动化国家重点实验室(东北大学),沈阳110006)0引言周界安防系统作为一种集传感器技术、通讯技术信号处理技术为一体的综合型防范系统,主要用于监狱、机场及政府机关等重点目标的监控工作。光纤周界安防系统以光纤作为通信介质,具有高灵敏度、抗电磁干扰及耐高

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本文编号：1037537