[发明专利]一种基于机器学习的φ-OTDR振动信号识别分类方法在审
| 申请号： | 202310220120.1 | 申请日： | 2023-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN116226716A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 熊显名;郭逸璇;张文涛;杜浩;秦祖军;曾创 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/10;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 541004 广*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供的是一种基于机器学习的φ‑OTDR振动信号识别分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集6种振动事件的一维时域信号；S2、将一维时域信号进行二维图像转换；S3、建立My method神经网络；S4、将数据划分为训练集和测试集，首先进入My method神经网络中卷积、池化以及全连接层进行训练；S5、经过卷积、池化和全连接层之后的输出向量转换为My method神经网络中SVM输入向量并进行训练；S6、利用测试数据进行识别分类的测试。本发明提供的是一种基于机器学习的φ‑OTDR振动信号识别分类方法，所述方法可实现对不同振动事件的快速识别及分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 otdr 振动 信号 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
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