基于改进AlexNet网络的泥石流次声信号识别方法OACSTPCD
Debris Flow Infrasound Signal Recognition Approach Based on Improved AlexNet
环境干扰噪声是泥石流次声现场监测的主要挑战,极大限制了泥石流次声信号识别的准确率.鉴于深度学习在声学信号识别中的优异表现,本文提出一种基于改进的AlexNet网络的泥石流次声信号识别方法,有效提升泥石流次声信号识别准确率和收敛速度.首先对原始次声数据集进行数据扩充、滤波降噪等预处理,并利用小波变换生成时频谱图像,然后将得到的时频谱图像作为输入,通过减小卷积核、引入批量归一化层和选择Adam优化算法搭建改进的AlexNet网络模型.实验结果表明,改…查看全部>>
Environmental interference noise is the main challenge for on-site monitoring of debris flow infrasound,which greatly limits the accuracy of debris flow infrasound signal identification.In view of the performance of deep learning in acoustic signal recognition,this paper proposes a debris flow infrasound signal recognition method based on improved AlexNet network,which effectively improves the accuracy and convergence speed of debris flow infrasound signal r…查看全部>>
袁莉;刘敦龙;桑学佳;张少杰;陈乔
成都信息工程大学软件工程学院,四川 成都 610225||四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心,四川 成都 610225成都信息工程大学软件工程学院,四川 成都 610225||四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心,四川 成都 610225成都信息工程大学软件工程学院,四川 成都 610225||四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心,四川 成都 610225中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,四川 成都 610041中国科学院重庆绿色智能技术研究院,重庆 400714
计算机与自动化
泥石流次声深度学习监测预警信号识别
debris flowinfrasounddeep learningmonitoring and early warningsignal recognition
《计算机与现代化》 2024 (3)
1-6,6
国家自然科学基金青年项目(42001100)四川省自然科学基金资助项目(2023NSFSC0751)四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心开放课题(760115027)
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