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申请/专利权人：三峡金沙江川云水电开发有限公司;清华大学
摘要：本发明公开了基于GoogLeNet神经网络的混凝土活动裂纹电磁辐射信号识别方法，包括以下步骤：获取混凝土活动裂纹电磁辐射信号和环境噪声的数据集；在混凝土活动裂纹电磁辐射信号和环境噪声中选取初始样本；通过对于初始样本的线性叠加增强样本量；对扩展后的样本使用连续小波变换，构建时频域图像；构建GoogLeNet卷积神经网络，设置初始参数；对GoogLeNet卷积神经网络进行训练，通过判断损失率和准确率是否达到预期要求以及迭代次数是否达到最大要求综合判定模型求解结果；保存网络相关参数，得到基于GoogLeNet的识别混凝土活动裂纹电磁辐射信号的卷积神经网络模型；将待识别数据通过GoogLeNet卷积神经网络进行识别，并最输出识别结果。
主权项：1.基于GoogLeNet神经网络的混凝土活动裂纹电磁辐射信号识别方法，其特征在于，包括：以下步骤：S1：获取混凝土活动裂纹电磁辐射信号和环境噪声原始数据集；S2：在混凝土活动裂纹电磁辐射信号和环境噪声原始数据集中选取初始样本；S3：通过对于初始样本的线性叠加增强样本量；S4：对扩展后的样本使用连续小波变换，构建时频域图像；S5：构建GoogLeNet卷积神经网络，设置初始参数；S6：使用上述对扩展后样本使用连续小波变换构建的时频域图像作为训练样本集，对GoogLeNet卷积神经网络进行训练，通过判断损失率和准确率是否达到预期要求以及迭代次数是否达到最大要求综合判定模型求解结果；S7：保存网络相关参数，得到基于GoogLeNet的识别混凝土多动裂纹电磁辐射信号的卷积神经网络模型；S8：将待识别数据通过GoogLeNet神经网络进行识别，并最输出识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡金沙江川云水电开发有限公司 清华大学 基于GoogLeNet神经网络的混凝土活动裂纹电磁辐射信号识别方法
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