[发明专利]基于支持向量机的光纤入侵信号分类识别方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的光纤入侵信号识别方法，用于解决如何准确有效的识别相位敏感光时域反射机制下的光纤入侵信号的类型。其实现步骤为：首先提取光纤入侵信号样本的时频域特征作为训练样本；然后利用核函数将样本映射到高维空间；接着，利用序贯最小化算法训练支持向量机分类器并利用网格寻优和交叉验证获取最优的分类器参数；最后，将待分类的光纤入侵信号的特征向量输入到分类器中，根据分类器的输出得到相应的分类结果。本发明所采用的支持向量机和光纤入侵信号数字特征相结合的方法能够快速准确的识别入侵的类别。

主权项

基于支持向量机的光纤入侵信号分类识别方法，其特征在于包括：根据光纤入侵信号样本的特征向量构成优化问题的目标函数，通过拉格朗日方法转换目标函数得到相应的目标函数的沃尔夫对偶型，并使用高斯核函数将样本映射到高维核空间；利用序贯最小化优化算法优化每个样本相应的拉格朗日乘子求得核空间中的最优分类超平面；通过网格寻优和交叉验证确定最优的惩罚因子和核函数系数作为支持向量机的参数，通过所求得的分类函数可以对从光纤入侵系统提取到的特征进行分类，从而识别振动类型。