深度学习网络的光通信系统入侵行为识别

发布时间：2023-04-05 15:55

　　为了获得高精度的光通信系统入侵行为自动识别结果,提出了基于深度学习的光通信系统入侵行为自动识别技术.首先采用光栅传感技术采集入侵行为信号,然后从信号提取入侵的特征向量,最后采用深度学习网络建立光通信系统入侵行为识别模型,并进行了仿真实验.结果表明,本文方法可实现高精度光通信系统入侵行为自动识别,降低了光通信系统入侵行为自动识别误差.

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【文章目录】：
1 引言
2 深度学习的光通信系统入侵行为自动识别技术
    2.1 光栅传感技术的入侵行为挖掘
    2.2 基于深度学习的光通信系统入侵行为识别
        2.2.1 捕捉相邻行为的非线性时空动作
        2.2.2 评价相邻行为间工作状态关联性
        2.2.3 预测行为后续工作状态
3 仿真测试
    3.1 光通信系统入侵行为的挖掘结果
    3.2 入侵行为识别结果
4 结束语



本文编号：3783699