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公开(公告)号：CN118503804A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410541288.7
申请日：2024-04-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的尖峰特征分类方法，该方法包括：步骤1，将原始尖峰波形输入到SCN特征提取器中，SCN特征提取器通过小波散射变换从原始波形中提取出特征向量；步骤2，将SCN特征提取器输出的特征向量拼接成二维特征图，并将拼接后的二维特征图输入到CNN分类器中；步骤3，CNN分类器对输入的二维特征图进行分类处理；步骤4，CNN分类器输出最终的尖峰分类结果。本发明在保持较高精确度和鲁棒性的基础上，通过降低运算复杂度，特别适用于片上尖峰分类任务。
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