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龙图腾网恭喜长飞光纤光缆股份有限公司申请的专利基于神经网络的分布式光纤振动信号模式分类方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114266271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111521196.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于神经网络的分布式光纤振动信号模式分类方法和系统是由黎单驰;田艳林;项勇;刘祎凡;汤泽坤;徐祖应设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的分布式光纤振动信号模式分类方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的分布式光纤振动信号模式分类方法，包括：获取传感器发送的报警实时数据，对这些数据进行低通滤波以消除高频噪声；根据信号的特点进行报警点的定位，并依据定位结果截取固定长度的、满足神经网络输入长度要求的信号片段；对信号片段做归一化处理后输入到神经网络；采用批次随机梯度下降算法训练网络，得到最终用于判定的神经网络模型及参数。本发明能够实现当分布式光纤传感器产生报警信号后，实时判断引发报警的原因，方便管理人员迅速定位报警发生的地点和报警发生的原因，方便其快速做出相应的反应，方法简单，适合普遍推广。本发明还公开了一种基于神经网络的分布式光纤振动信号模式分类系统。

本发明授权基于神经网络的分布式光纤振动信号模式分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的分布式光纤振动信号模式分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1使用分布式振动传感DAS设备进行采样，以获取num1个光纤振动信号{x1，x2，…，xnum1}，且有xi＝{x1i,x2i,…,xnum2i}，其中i∈[1，num1]，xji表示第i个光纤振动信号的第j个振动值，j∈[1，num2]，num2表示第i个光纤振动信号中的向量维数；2对步骤1采样得到的多个光纤振动信号进行预处理，以得到预处理后的多个光纤振动信号构成的振动样本集；步骤2包括以下子步骤：2-1设置计数器cnt1＝1；2-2判断cnt1是否大于步骤1得到的光纤振动信号的总数num1，如果是则进入步骤2-5，否则进入步骤2-3；2-3对第cnt1个光纤振动信号xcnt1中的每个振动值进行卷积操作，以获得第cnt1个光纤振动信号对应的低通信号ycnt1；2-4设置计数器cnt1＝cnt1+1，并返回步骤2-2；2-5获取所有光纤振动信号对应的低通信号所组成的低通信号序列{y1，y2，…，ynum1}所包括的num1*num2个数中的最大值max；2-6创建一个空的信号列表z＝{}，并设置计数器cnt2＝1；2-7判断cnt2是否大于步骤1得到的光纤振动信号的总数num1，如果是则进入步骤2-10，否则进入步骤2-8；2-8计算第cnt2个光纤振动信号对应的低通信号ycnt2所包括的num2个数中的最大值maxcnt2，并判断是否有maxcnt2alpha*max，如果是则将第cnt2个光纤振动信号对应的低通信号ycnt2加入到信号列表z的末尾，并进入步骤2-9，否则进入步骤2-9，其中中间参数alpha的取值为0.7；2-9设置计数器cnt2＝cnt2+1，并返回步骤2-7；2-10设置计数器cnt3＝1；2-11判断cnt3是否大于列表z中的低通信号总数num3，如果是则进入步骤2-13，否则进入步骤2-12；2-12将列表z中的第cnt3个低通信号zcnt3中的每一个值zkcn3规范化到[0,1]区间，以得到规范化后的振动信号tcnt3；2-13设置计数器cnt3＝cnt3+1，并返回步骤2-11；2-14创建空的样本列表s＝{}，并设置计数器cnt4＝1；2-15判断cnt4是否大于列表z中的低通信号总数num3，如果是则进入步骤2-20，否则进入步骤2-16；2-16获取规范化后的振动信号tcnt4中的最大值，以及该最大值在振动信号tcnt4中的序号indexcnt4；2-17判断步骤2-16获取的序号indexcnt4是否小于51，如果是则设置indexcnt4＝51，然后进入步骤2-18，否则设置indexcnt4＝num2–50，然后进入步骤2-18；2-18将tindexcnt4-50cnt4,…,tindexcnt4+50cnt4加入到样本列表s的末尾；2-19设置计数器cnt4＝cnt4+1，并返回步骤2-15；2-20将样本列表s作为最终得到的振动样本集；3将步骤2得到的振动样本集输入训练好的一维卷积神经网络，以得到对应的分类结果。

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