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基于人工智能的激光脉冲下光电子谱识别
1
作者
李丽芳
班小强
《信息技术》
2022年第11期31-36,共6页
传统激光脉冲下光电子谱识别方法受噪声影响,导致方法存在识别效率低、识别准确率低和抗噪声能力差的问题,为此提出基于人工智能技术的激光脉冲下光电子谱识别方法。在小波阈值去噪原理的基础上,通过三维融合策略对光电子谱图像进行去...
传统激光脉冲下光电子谱识别方法受噪声影响,导致方法存在识别效率低、识别准确率低和抗噪声能力差的问题,为此提出基于人工智能技术的激光脉冲下光电子谱识别方法。在小波阈值去噪原理的基础上,通过三维融合策略对光电子谱图像进行去噪处理,避免噪声对光电子谱识别结果产生影响。采用人工智能技术中的深度卷积生成对抗网络,将去噪后的光电子谱输入卷积生成对抗网络中,输出光电子谱的识别结果。实验结果表明:所提方法的识别效率较高、识别准确率较高、抗噪声能力较强。
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关键词
人工智能技术
小波阈值去噪
三维融合策略
深度卷积生成对抗网络
光电子谱识别
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职称材料
题名
基于人工智能的激光脉冲下光电子谱识别
1
作者
李丽芳
班小强
机构
广东南方职业学院智能控制学院
出处
《信息技术》
2022年第11期31-36,共6页
基金
2019年度全国职业教育科研规划课题(2019QZJ049)。
文摘
传统激光脉冲下光电子谱识别方法受噪声影响,导致方法存在识别效率低、识别准确率低和抗噪声能力差的问题,为此提出基于人工智能技术的激光脉冲下光电子谱识别方法。在小波阈值去噪原理的基础上,通过三维融合策略对光电子谱图像进行去噪处理,避免噪声对光电子谱识别结果产生影响。采用人工智能技术中的深度卷积生成对抗网络,将去噪后的光电子谱输入卷积生成对抗网络中,输出光电子谱的识别结果。实验结果表明:所提方法的识别效率较高、识别准确率较高、抗噪声能力较强。
关键词
人工智能技术
小波阈值去噪
三维融合策略
深度卷积生成对抗网络
光电子谱识别
Keywords
artificial intelligence technology
wavelet threshold denoising
three-dimensional fusion strategy
deep convolution generative adversarial networks
photoelectron spectrum recognition
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能的激光脉冲下光电子谱识别
李丽芳
班小强
《信息技术》
2022
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