本文關鍵詞：基于ELM算法的光纖振動信號識別研究

  更多相關文章： 事件 光纖振動信號 實驗樣本 極限學習機(ELM) 識別率

【摘要】：光纖振動信號的信息提取與識別方法逐漸成為研究熱點。對挖掘機挖掘、人工挖掘、汽車行走、人員行走和噪聲這五種光纖振動信號的短時過零率和能量特征進行可視化分析,提出一種實驗樣本的選取方法;采用二分類任務決策樹模型和ELM算法,根據(jù)事件的重要程度分四個階段完成事件的識別。探討ELM算法中各參數(shù)對實驗結果的影響。通過實驗證明,該方法提高了事件的正確識別率,大大縮短了模型訓練時間。
【作者單位】： 北京聯(lián)合大學應用文理學院;北京大學地球與空間科學學院;北京信息科技大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61650201,No.41671165) 北京市自然科學基金(No.4162058)
【分類號】：TN253;TP181
【正文快照】： 1引言光纖傳感和光通信技術被用來構建新一代的安防監(jiān)測系統(tǒng)(或稱光纖周界安防系統(tǒng))。外界直接觸及或通過承載物(如覆土、鐵絲網(wǎng)、圍欄等)傳遞給光纖振動傳感器的各種振動行為會產(chǎn)生不同的光強波動信號[1]。在需要安全防范的區(qū)域敷設傳感光纜后,通過傳感光纜能夠探測到來自外

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本文編號：1284951