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申请/专利权人：浙江大学绍兴研究院
申请日：2022-07-28
公开（公告）日：2024-07-02
公开（公告）号：CN115265613B
主分类号：G01D5/353
分类号：G01D5/353
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.02#授权;2022.11.18#实质审查的生效;2022.11.01#公开
摘要：本发明公开一种多频率间隔的布里渊频移提取方法，通过训练后的特征向量表能够使得输入的频率扫描间隔找到对应的特征向量表示，然后将输入的布里渊增益谱的数据段与对应的特征向量表示进行组合，将组合向量输入到训练后的全连接网络中准确得到分段频移和数据段贡献率，将每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到布里渊频移结果，该方法避免了对于不同的频率扫描间隔和不同长度的输入数据都需要进行重新训练，或者做相应的数据裁剪，具有较好的应用前景。本发明还公开了一种多频率间隔的布里渊频移提取装置。
主权项：1.一种多频率间隔的布里渊频移提取方法，其特征在于，包括：1获得多个布里渊增益谱和对应的布里渊频移标签，将多个布里渊增益谱构建训练样本集，获得频率扫描间隔序列，对频率扫描间隔序列进行特征向量初始化得到特征向量表；2将训练样本分为多个数据段，将每个数据段与其采样频率扫描间隔一一对应的初始化特征向量进行组合得到组合向量，将组合向量通过全连接网络得到每个数据段的分段频移和数据段贡献率，通过分段频移和起始频率构建每个数据段频移，将每个数据段频移和数据段贡献率相乘后加和得到布里渊频移结果；将组合向量通过全连接网络得到每个数据段的分段频移和数据段贡献率，包括：全连接网络包括频移提取全连接网络和概率提取全连接网络，通过频移提取全连接网络得到每个数据段的分段频移，通过概率提取全连接网络得到数据段贡献率；3基于布里渊频移结果和布里渊频移标签构建损失函数，基于训练样本集通过损失函数对特征向量表和全连接网络进行训练得到最终特征向量表和最终全连接网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学绍兴研究院 一种多频率间隔的布里渊频移提取方法及装置
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