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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明涉及一种面向开放环境的MFR工作模式识别方法，包括：获取待测MFR的PDW参数，对PDW参数的每一维分别进行最大最小归一化处理，得到归一化PDW参数；将归一化PDW参数，输入至训练完成的工作模式识别网络中，得到MFR工作模式识别结果；其中，工作模式识别网络包括并行注意力‑时序特征感知神经网络和分类器，并行注意力‑时序特征感知神经网络用于对归一化PDW参数进行特征提取，得到对应PDW参数的特征向量，根据特征向量到每一个原型的最短欧几里得距离与拒判阈值的比较结果，分类器对特征向量进行分类，得到MFR工作模式识别结果。本发明的方法能够更好的处理具有时序特性的PDW参数，使工作模式识别网络的识别准确率更高，并且拒判能力更强。
主权项：1.一种面向开放环境的MFR工作模式识别方法，其特征在于，包括：步骤1：获取待测MFR的PDW参数，对所述PDW参数的每一维分别进行最大最小归一化处理，得到归一化PDW参数；步骤2：将所述归一化PDW参数，输入至训练完成的工作模式识别网络中，得到MFR工作模式识别结果；其中，所述工作模式识别网络包括并行注意力-时序特征感知神经网络和分类器，所述并行注意力-时序特征感知神经网络用于对所述归一化PDW参数进行特征提取，得到对应PDW参数的特征向量，所述分类器对所述特征向量进行分类，得到MFR工作模式识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种面向开放环境的MFR工作模式识别方法
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