[发明专利]光电复合缆外部安全预警定位系统进行事件预警与分类的方法

摘要

本发明公开了一种光电复合缆外部安全预警定位系统进行事件预警与分类的方法，包括采用光电复合缆的外部安全预警和定位系统通过高速数据采集卡不断采集得到系统所监测的范围发生的事件信号，对于采集得到的事件信号通过下文所描述的松耦合小波径向基神经网络算法进行入侵事件的预警与分类。这种光电复合缆外部安全预警定位系统进行事件预警与分类的方法，为事件发生位置计算和预警提供了实现的依据，使得光电复合缆的外部安全预警和定位系统能方便地检测到有报警事件发生，以便监控人员及时赶到事件发生的位置进行相应的光电复合缆保护与维修工作。节约了事件防范的排查时间，为事件发生的防范措施提供了时间余量。

主权项

1、一种光电复合缆外部安全预警定位系统进行事件预警与分类的方法，包括采用光电复合缆的外部安全预警和定位系统通过高速数据采集卡不断采集得到系统所监测的范围发生的事件信号，对于采集得到的事件信号通过松耦合小波径向基神经网络算法进行入侵事件的预警与分类，其特征是具体算法步骤如下：(1)对采集得到的信号进行降采样获取新的信号向量以期降低信号处理的工作量，提高系统的实时性；(2)使信号向量首先通过小波处理层进行多尺度的分解。这个过程可以看作是把信号向量进行正交分解，从而进一步提高输入样本训练的效率；(3)在小波处理层的输出节点，我们计算各尺度信号的二阶矩；(4)把各尺度分解后信号的二阶矩作为径向基神经网络的输入进行神经网络的训练与模式识别；上述松耦合小波径向基神经网络的函数表达式为：$f\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_i\mathrm{\σ}(A_i^T{\left|\right|{\mathrm{cD}}_i\left|\right|}^2+b_i)$其中cDi为X经过N层小波分解后第i层的高频系数向量，ωi为隐层到输出层的连接权值，σ为局部激励函数，Ai＝[a1，a2，…，aN]为输入层到隐层的连接权值常量，bi为隐节点阈值，输出为线性激励函数，||cDi||2为cDi的二阶矩：${\left|\right|{\mathrm{cD}}_i\left|\right|}^2=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{cD}}_i^2\right).$