文档名：基于1DCNN的弹链运动加速度分类与识别
摘要：针对人工判读研究弹链运动规律时存在过程复杂、效果不佳的问题,结合弹链运动加速度的1维特性,提出一种基于1D-CNN的弹链运动加速度分类与识别方法.基于Keras深度学习框架搭建1维卷积神经网络模型(1Dconvolutionalneuralnetwork,1D-CNN),对小口径自动炮射击试验中获取的弹链运动加速度信号进行数据预处理并制作训练集和测试集,利用训练集和测试集对1D-CNN模型进行训练和测试.结果表明:利用1D-CNN模型可实现弹链运动加速度信号的分类和识别,准确率在84％左右,达到了预期效果.
作者：仇坤 戴劲松 王茂森 石树平 Author：QiuKun DaiJinsong WangMaosen ShiShuping
作者单位：南京理工大学机械工程学院,南京210094西安昆仑工业(集团)有限责任公司,西安710043
刊名：兵工自动化 ISTIC
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2023, 42(2)
分类号：TJ03
关键词：1维卷积神经网络 1维加速度时间序列 数据预处理 数据分类与识别
机标分类号：TP391.41TJ3TP181
在线出版日期：2023年3月2日
基金项目：基于1D-CNN的弹链运动加速度分类与识别[
期刊论文] 兵工自动化--2023, 42(2)仇坤 戴劲松 王茂森 石树平针对人工判读研究弹链运动规律时存在过程复杂、效果不佳的问题,结合弹链运动加速度的1维特性,提出一种基于1D-CNN的弹链运动加速度分类与识别方法.基于Keras深度学习框架搭建1维卷积神经网络模型(1Dconvolutionalneur...参考文献和引证文献
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