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申请/专利权人：中山大学·深圳;中山大学
摘要：本发明提供一种基于残差全连接网络的空间尘埃信号识别方法与系统，本发明通过采集信号数据，并将采集的信号数据标记为若干个含尘埃的尘埃信号、不含尘埃的非尘埃信号；然后将标记后的数据集划分为训练集和测试集；构建残差全连接网络模型，并采用训练集对残差全连接网络模型进行训练；将测试集输入到训练好的残差全连接网络模型中，通过残差全连接网络模型对输入的信号进行检测和分类；如果检测为尘埃信号，则输出1，如果为非尘埃信号，则输出0。本发明具有较高的识别准确率；本发明利用残差块和注意力机制技术，增强了模型对输入数据中重要特征的关注程度，使模型具有较高的泛化能力，并提高了模型的自动识别的准确率。
主权项：1.一种基于残差全连接网络的空间尘埃信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集信号数据，并将采集的信号数据标记为若干个含尘埃的尘埃信号、不含尘埃的非尘埃信号；然后将标记后的数据集划分为训练集和测试集；S2、构建残差全连接网络模型，并采用训练集对残差全连接网络模型进行训练；S3、将测试集输入到训练好的残差全连接网络模型中，通过残差全连接网络模型对输入的电势差信号进行检测和分类；如果检测为尘埃信号，则输出1，如果为非尘埃信号，则输出0。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学·深圳 中山大学 一种基于残差全连接网络的空间尘埃信号识别方法与系统
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