基于AE-LSTM网络模型的机场周界入侵报警及分类算法

TP391.4; 针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度.网络模型的性能评价结果表明,该模型的误报率低,振动状态分类准确率高,且复杂度低,具有很好的实际应用前景....

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Published in华东理工大学学报（自然科学版） Vol. 47; no. 3; pp. 323 - 330
Main Authors 许奕杰, 王嵘, 万永菁, 孙静
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237%上海卓希智能科技有限公司研发部,上海 201611 2021
Subjects
入侵报警系统
AE-LSTM
机场周界
隐含编码特征
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Summary:TP391.4; 针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度.网络模型的性能评价结果表明,该模型的误报率低,振动状态分类准确率高,且复杂度低,具有很好的实际应用前景.
ISSN:1006-3080
DOI:10.14135/j.cnki.1006-3080.20200122001