[发明专利]一种基于卷积神经网络的一维信号数据修复方法有效
| 申请号： | 201811445812.1 | 申请日： | 2018-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN109543822B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 宋萍;郄有田;郝创博 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 李微微;仇蕾安 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的一维信号数据修复方法，首先对受损数据进行限界处理，构建基于Encoder‑decoder架构的卷积神经网络模型，在卷积神经网络模型中的损失函数进行加权处理，使得修复后的数据更具有瞬时特性，本发明方法在没有任何先验知识的情况下，通过对受损信号的拟合，出色地还原了所有丢失的数据，解决了无线传感网络因链路不稳定、节点失效等因素导致的数据丢包问题；加入L2正则项避免网络的过拟合现象，选用迭代次数和损失函数变化率双重条件限制，作为训练的停止条件，有助于神经网络的性能稳定，提高了数据修复的效率；采用Adam优化算法，收敛速度快，抗噪声性能好，能够更加快速的修正卷积神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 信号 数据 修复 方法 | ||
【主权项】：
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