由于恐怖主義活動(dòng)的猖獗,爆炸物檢測(cè)和識(shí)別方面的相關(guān)技術(shù)受到了各個(gè)國(guó)家的高度重視。對(duì)爆炸物檢測(cè)技術(shù)而言,基于熒光法的爆炸物檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)在多種條件下被用于檢測(cè)不同類(lèi)型的爆炸物,并對(duì)特定物質(zhì)表現(xiàn)出極好的靈敏度和選擇性。然而,目前國(guó)內(nèi)還沒(méi)有公開(kāi)報(bào)導(dǎo)的基于熒光法的爆炸物識(shí)別分類(lèi)技術(shù)。本文在基于熒光法的爆炸物檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上,研究了基于熒光法的爆炸物識(shí)別分類(lèi)方法,主要工作內(nèi)容如下:1)在爆炸物檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于壓縮感知的爆炸物識(shí)別分類(lèi)方法,可以對(duì)微痕量的爆炸物進(jìn)行具體的分類(lèi)和識(shí)別。首先對(duì)爆炸物熒光信號(hào)進(jìn)行信號(hào)分析和預(yù)處理后,用壓縮感知的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征提取,最終的分類(lèi)器采用的是支持向量機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)特征的訓(xùn)練建模和識(shí)別分類(lèi)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)初步表明了該方法的可行性。2)采用最熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)爆炸物進(jìn)行識(shí)別分類(lèi),提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的爆炸物識(shí)別分類(lèi)方法。該方法同樣需要先對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,將預(yù)處理后的爆炸物熒光信號(hào)樣本訓(xùn)練集去訓(xùn)練一個(gè)多層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)自主學(xué)習(xí),具有很強(qiáng)的爆炸物識(shí)別分類(lèi)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于深度學(xué)習(xí)的爆炸物識(shí)別分類(lèi)方法能夠比傳統(tǒng)的模式識(shí)... 

【文章來(lái)源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

00個(gè)TNT熒光光強(qiáng)變化率曲線

00個(gè)DNT熒光光強(qiáng)變化率曲線

00個(gè)硫磺熒光光強(qiáng)變化率曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[7]某型雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤算法的研究[D]. 羅利強(qiáng).西北工業(yè)大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3420329