基于混合神经网络的多维视觉传感信号模式分类

传感器采集的数字信号分类精度差,导致关键信息的丢失。为了提高传感数据的可靠性和有效性,提出基于混合神经网络的多维视觉传感信号模式分类方法。结合卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)构建混合神经网络,以更有效地表示多维视觉数据中的特征;其中,卷积神经网络负责对多维的空间信号进行去噪处理并提取特征;循环神经网络负责对时域和频域信号进行特征提取;混合神经网络通过联合训练CNN和RNN各自的参数,以调整其权重,并且结合两者从不同层级提取的特征来实现多维视觉传感信号模式的分类。仿真结果表明,使用所提方法进行分类时,信号光滑度保持在0.9以上,传感信号分类结果与实际结果拟合度较高,有效实现多维视觉传感信号模式分类。