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| 稿件标题： | 基于Tsfresh-BP的电磁脉冲识别 |
| 稿件作者： | 孙佳,马航,贾子良,刘辉翔,陈雯柏 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.12.035 |
| 科学编辑： | 潘绪超 博士（南京理工大学副教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 电磁脉冲；线缆耦合；特征提取；神经网络；分类识别 |
| 文章摘要： | 为实现对不同种电磁脉冲的分类识别，提出一种基于Tsfresh特征提取的BP神经网络分类方法。所提TsfreshBP方法是利用Tsfresh对初始数据集经过聚合特征、特征显著性测试、特征选择等步骤对特征进行统计计算和筛选，再将处理得到的特征输入所设计的轻量型BP神经网络，实现电磁脉冲及线缆类型的分类与识别。实验结果表明：在搭建的电磁脉冲辐照线缆的仿真模型和场景下，获取不同种电磁脉冲和线缆类型共9类线缆耦合电流仿真数据集，将所提方法在构建的仿真数据集上进行验证，分类性能优于决策树和支持向量机，其平均分类识别准确率达到98%以上。 |
| 引用本文格式： | 孙佳,马航,贾子良,等.基于TsfreshBP的电磁脉冲识别［J］.兵器装备工程学报，2023，44(12)：263-271. SUN Jia, MA Hang, JIA Ziliang, et al.Electromagnetic pulse recognition based on TsfreshBP［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(12)：263-271. |
| 刊期名称： | 2023年12期 |
| 出版时间： | 2023年12月 |
| 上线时间： | 2023年12月28日 |
| 浏览次数： | 1314 |
| 下载次数： | 30 |
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