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申请/专利权人:黑龙江省原子能研究院
摘要:本发明提供了一种基于深度学习和辐射强度分布动态规划驱动的寻源方法,包括:在目标区域布设多个监测点位,并在每个监测点位处布置至少两个传感器节点,并利用各个所述传感器节点采集所述目标区域的信号源发出的辐射强度数据,并记录各所述辐射强度数据对应的地理位置信息,以构建初始数据集;对所述初始数据集进行去噪处理,得到去噪数据集;将所述去噪数据集输入至构建好的信号源位置预测模型中,得到初步预测结果;利用动态规划算法对所述初步预测结果进行优化,得到最终信号源位置。本发明结合深度学习和动态规划的方法,能够实现高效准确的信号源定位。
主权项:1.一种基于深度学习和辐射强度分布动态规划驱动的寻源方法,其特征在于,包括:在目标区域布设多个监测点位,并在每个监测点位处布置至少两个传感器节点,并利用各个所述传感器节点采集所述目标区域的信号源发出的辐射强度数据,并记录各所述辐射强度数据对应的地理位置信息,以构建初始数据集;对所述初始数据集进行去噪处理,得到去噪数据集;将所述去噪数据集输入至构建好的信号源位置预测模型中,得到初步预测结果;利用动态规划算法对所述初步预测结果进行优化,得到最终信号源位置。
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权利要求:
百度查询: 黑龙江省原子能研究院 基于深度学习和辐射强度分布动态规划驱动的寻源方法
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