公开(公告)号：CN117951615B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410348327.1

申请日：2024-03-26

Applicant: 南开大学

Inventor： 张晓宇 ,  冯潇颖 ,  申岩

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及电数字处理技术领域，尤其涉及一种多类别时序信号的分类识别方法，包括如下步骤：对原始多类别时序信号进行采集，并根据所属类别赋予不同的标签；提取时域信息，并对每一个原始多类别时序信号提取出与每一个时域信息对应的频域信息，形成相应的特征矩阵；将特征矩阵导入相应的加载器中；搭建多类别时序信号分类识别网络模型并进行参数设置；对模型进行训练并验证，得到最佳多类别时序信号分类识别网络模型；对最佳多类别时序信号分类识别网络模型进行测试，并计算分类识别的准确率。本发明提供的方法既没有损耗原始数据信息，又能获得比现有技术更好的信号分类效果。

公开(公告)号：CN117951615A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410348327.1

申请日：2024-03-26

Applicant: 南开大学

Inventor： 张晓宇 ,  冯潇颖 ,  申岩

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及电数字处理技术领域，尤其涉及一种多类别时序信号的分类识别方法，包括如下步骤：对原始多类别时序信号进行采集，并根据所属类别赋予不同的标签；提取时域信息，并对每一个原始多类别时序信号提取出与每一个时域信息对应的频域信息，形成相应的特征矩阵；将特征矩阵导入相应的加载器中；搭建多类别时序信号分类识别网络模型并进行参数设置；对模型进行训练并验证，得到最佳多类别时序信号分类识别网络模型；对最佳多类别时序信号分类识别网络模型进行测试，并计算分类识别的准确率。本发明提供的方法既没有损耗原始数据信息，又能获得比现有技术更好的信号分类效果。