【摘 要】
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为了提高光纤油气管道监测效果,采用类脑脉冲神经网络算法。首先通过累加平均法对光纤传感器振动信号进行消噪;接着利用小波包对振动信号频带分解,将信号在频域上平均分为8个频段,把各频段的能量占比作为神经网络训练输入;然后基于脉冲响应对类脑神经元设计,神经元连接的强度与前、后神经元激活时间差函数关系非线性设计,振动输入数据与神经元脉冲转换;最后给出了算法流程。实验仿真显示本文算对单一振动信号识别准确率在9
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(No.15A11012)资助。
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为了提高光纤油气管道监测效果,采用类脑脉冲神经网络算法。首先通过累加平均法对光纤传感器振动信号进行消噪;接着利用小波包对振动信号频带分解,将信号在频域上平均分为8个频段,把各频段的能量占比作为神经网络训练输入;然后基于脉冲响应对类脑神经元设计,神经元连接的强度与前、后神经元激活时间差函数关系非线性设计,振动输入数据与神经元脉冲转换;最后给出了算法流程。实验仿真显示本文算对单一振动信号识别准确率在95.87%左右,两种振动混合信号识别准确率在90.52%左右,指标优于其他算法,同时定位误差小于其他算法。
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