[发明专利]基于深度学习预测光纤振动信号危险等级的方法在审
| 申请号： | 202010982865.8 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112101244A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 王一川;施运强 | 申请（专利权）人： | 无锡科晟光子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G08B21/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 沃赵新 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市高*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习预测光纤振动信号危险等级的方法，包括如下内容：时间序列样本采集、提取单帧样本数据、数据预处理、特征提取、SVM单帧样本添加危险等级标签、SVM单帧样本训练，并生成SVM模板、构建LSTM模型，生成LSTM模型；采集实时信号序列、实时信号序列数据预处理、实时信号序列特征提取、使用LSTM模板预测数据序列，预测出单帧特征数据序列；SVM算法对预测出的单帧特征数据序列进行危险等级分类。本发明不仅能够实时报警，还能预测当前信号序列的危险等级，方便现场情况的紧急处理；对时间序列进行分析不仅关注瞬时信号，还关注前向信号，并预测后向信号，对信号的危险等级进行整体分析。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 预测 光纤 振动 信号 危险 等级 方法 | ||
【主权项】：
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