[发明专利]基于空域特征和机器学习的光纤预警模式识别方法有效
| 申请号： | 202310693273.8 | 申请日： | 2023-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN116432007B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 孙茜 | 申请（专利权）人： | 天津精仪精测科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06N20/00;G06F18/10;G06F18/2433;G06F18/20;G08C23/06 |
| 代理公司： | 天津合正知识产权代理有限公司 12229 | 代理人： | 吕琦 |
| 地址： | 300384 天津市滨海新区高新区华苑产业*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于空域特征和机器学习的光纤预警模式识别方法，涉及光纤预警技术领域，通过分布式光纤振动传感系统，感应光纤周围的二维振动信号，构成二维时空图像，提取特征信号；对特征信号进行预处理得到多个目标特征信号序列；计算多个目标特征信号序列在空域上的距离；采用平均幅度差函数提取具有最小距离的目标特征信号的异常特征，计算异常特征信号的平均幅度差函数，预测异常特征信号周期；根据预测得到的异常特征信号周期判断异常特征信号类型，确定光纤预警模式。提高了光纤预警模式的识别准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空域 特征 机器 学习 光纤 预警 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
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