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公开(公告)号：CN108830325A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810639327.1
申请日：2018-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于学习的振动信息地形分类识别方法，本发明涉及基于学习的振动信息地形分类识别方法。本发明为了解决现有分类识别方法准确率低的问题。本发明包括：一：采集传感器在坐标系下x轴、y轴和z轴方向振动信息的原始数据；二：将原始数据分割处理形成n个时长1s的向量；三：对n个向量进行地形类型标记；四：将分割后的n个向量转换到频域；五：将转换到频域后的n个向量利用多层前馈神经网络进行离线学习训练，得到训练后的多层前馈神经网络；六：实时在线获取振动数据，执行步骤二至步骤四，利用步骤五训练后的多层前馈神经网络进行在线分类识别，获得地形类型。本发明用于识别分类技术领域。
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