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基于1D-CNN的弹链运动加速度分类与识别
1
作者
仇坤
戴劲松
+1 位作者
王茂森
石树平
《兵工自动化》
2023年第2期52-58,共7页
针对人工判读研究弹链运动规律时存在过程复杂、效果不佳的问题,结合弹链运动加速度的1维特性,提出一种基于1D-CNN的弹链运动加速度分类与识别方法。基于Keras深度学习框架搭建1维卷积神经网络模型(1D convolutional neural network,1D-...
针对人工判读研究弹链运动规律时存在过程复杂、效果不佳的问题,结合弹链运动加速度的1维特性,提出一种基于1D-CNN的弹链运动加速度分类与识别方法。基于Keras深度学习框架搭建1维卷积神经网络模型(1D convolutional neural network,1D-CNN),对小口径自动炮射击试验中获取的弹链运动加速度信号进行数据预处理并制作训练集和测试集,利用训练集和测试集对1D-CNN模型进行训练和测试。结果表明:利用1D-CNN模型可实现弹链运动加速度信号的分类和识别,准确率在84%左右,达到了预期效果。
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关键词
1维卷积神经网络
1维加速度时间序列
数据
预处理
数据分类与识别
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题名
基于1D-CNN的弹链运动加速度分类与识别
1
作者
仇坤
戴劲松
王茂森
石树平
机构
南京理工大学机械工程学院
西安昆仑工业(集团)有限责任公司
出处
《兵工自动化》
2023年第2期52-58,共7页
文摘
针对人工判读研究弹链运动规律时存在过程复杂、效果不佳的问题,结合弹链运动加速度的1维特性,提出一种基于1D-CNN的弹链运动加速度分类与识别方法。基于Keras深度学习框架搭建1维卷积神经网络模型(1D convolutional neural network,1D-CNN),对小口径自动炮射击试验中获取的弹链运动加速度信号进行数据预处理并制作训练集和测试集,利用训练集和测试集对1D-CNN模型进行训练和测试。结果表明:利用1D-CNN模型可实现弹链运动加速度信号的分类和识别,准确率在84%左右,达到了预期效果。
关键词
1维卷积神经网络
1维加速度时间序列
数据
预处理
数据分类与识别
Keywords
1D-CNN
1D acceleration time series
data preprocessing
data classification and recognition
分类号
TJ03 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于1D-CNN的弹链运动加速度分类与识别
仇坤
戴劲松
王茂森
石树平
《兵工自动化》
2023
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