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基于类内类间距离和AdaBoost-SCN的分类识别方法
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作者 赵怀亮 杨润平 +4 位作者 赵少华 苏润梅 陈林毓 尚秋峰 姚国珍 《光通信技术》 北大核心 2025年第2期29-33,共5页
为提高输电线路覆冰监测的识别准确率和实时性,提出了一种基于类内类间距离与自适应增强随机配置网络(Ada Boost-SCN)的分类识别方法。首先,对相位敏感光时域反射仪相位信号进行类内距离和类间距离的联合评估,通过评分策略实现全特征向... 为提高输电线路覆冰监测的识别准确率和实时性,提出了一种基于类内类间距离与自适应增强随机配置网络(Ada Boost-SCN)的分类识别方法。首先,对相位敏感光时域反射仪相位信号进行类内距离和类间距离的联合评估,通过评分策略实现全特征向量的降维筛选,从而提取关键敏感特征;随后,采用Ada Boost-SCN算法进行覆冰等级分类,该算法以随机配置网络作为基分类器,通过迭代优化构建强分类模型。实验结果表明,该方法在测试集上的平均识别准确率达到94.7%,相比传统方法提高了2%~5%,计算用时从0.54 s降低至0.32 s。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射仪 光纤传感 特征选择
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