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采用随机配置网络(SCN,Stochastic configurat ion network)对光纤振动信号进行识别,常由于光 纤预警系统的背景噪声问题使得网络的隐含层输出接近奇异,直接影响了SCN对光纤数据的 识别准确率。 因此本文提出了一种基于截断奇异值分解(Truncated singular value decomposition,TS VD)的SCN 方法(TSVD-SCN) 对光纤入侵信号进行识别。TSVD-SCN通过对网络的隐含层输出进行SVD分解并设置阈值去 除其中较小的 奇异值,以减少隐含层输出矩阵的条件数,提升网络识别率。本文利用占空比,平均幅差函 数,FFT求能 量占比的方法进行特征提取,采用基于TSVD-SCN算法对不同入侵振动特征矢量进行分类识 别。实验证明, 本文所提算法模型精度比SCN的模型精度更高,可以准确识别光纤入侵信号类型,对SCN网 络在实际应用中对分类精度的提高有着重要意义。 相似文献
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设计并实现了一套基于混沌的数码防伪系统.基于混沌密码技术,分别提出一种生成防伪码和验证码的混沌密码加密算法,并采用"双标双码、双向验证"防伪工作机制,构建了一个能进行电话查询的混沌数码防伪系统,实现了防伪查询智能鉴别,系统测试表明该系统防伪效果好且方便实用,适合推广. 相似文献
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