基于ELM算法的光纤振动信号识别研究

发布时间：2017-12-13 11:16

  本文关键词：基于ELM算法的光纤振动信号识别研究

  更多相关文章： 事件 光纤振动信号 实验样本 极限学习机(ELM) 识别率

【摘要】：光纤振动信号的信息提取与识别方法逐渐成为研究热点。对挖掘机挖掘、人工挖掘、汽车行走、人员行走和噪声这五种光纤振动信号的短时过零率和能量特征进行可视化分析,提出一种实验样本的选取方法;采用二分类任务决策树模型和ELM算法,根据事件的重要程度分四个阶段完成事件的识别。探讨ELM算法中各参数对实验结果的影响。通过实验证明,该方法提高了事件的正确识别率,大大缩短了模型训练时间。
【作者单位】： 北京联合大学应用文理学院;北京大学地球与空间科学学院;北京信息科技大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61650201,No.41671165) 北京市自然科学基金(No.4162058)
【分类号】：TN253;TP181
【正文快照】： 1引言光纤传感和光通信技术被用来构建新一代的安防监测系统(或称光纤周界安防系统)。外界直接触及或通过承载物(如覆土、铁丝网、围栏等)传递给光纤振动传感器的各种振动行为会产生不同的光强波动信号[1]。在需要安全防范的区域敷设传感光缆后,通过传感光缆能够探测到来自外

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1284951