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申请/专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的次声事件分类并行决策模型及方法，所述方法包括步骤1：对待识别次声信号数据进行预处理，并分析信号特征；步骤2：建立基于深度学习的次声事件分类并行决策模型；步骤3：将经步骤1处理后的包含次声信号时频信息与原始信号时序关系的连续小波尺度平均系数作为输入，输入至步骤2建立的基于深度学习的次声事件分类并行决策模型中，进行模型训练和测试决策输出，输出最终的次声事件分类结果；实验证明，本方法在提升次声事件分类准确率的同时提高了分类的可靠性；解决了现有的CNN网络存在的容错能力和分类能力均受限等问题。
主权项：1.一种基于深度学习的次声事件分类方法，其特征在于：包括步骤1：对待识别次声信号数据进行预处理，并分析信号特征；步骤2：建立基于深度学习的次声事件分类并行决策模型；步骤3：将经步骤1处理后的包含次声信号时频信息与原始信号时序关系的连续小波尺度平均系数作为输入，输入至步骤2建立的基于深度学习的次声事件分类并行决策模型中，进行模型训练和测试决策输出，输出最终的次声事件分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军火箭军工程大学 一种基于深度学习的次声事件分类并行决策模型及方法
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