【摘 要】
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针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,上海卓希智能科技有限公司研发部
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872143)。
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针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度。网络模型的性能评价结果表明,该模型的误报率低,振动状态分类准确率高,且复杂度低,具有很好的实际应用前景。
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