基于決策樹與隨機森林的光纖光柵振動信號的識別與分類

以下是資料介紹,如需要完整的請充值下載. 本資料已審核過,確保內容和網頁里介紹一致.  
無需注冊登錄,支付后按照提示操作即可獲取該資料.
資料介紹:

基于決策樹與隨機森林的光纖光柵振動信號的識別與分類(任務書,開題報告,外文翻譯,論文16000字)
摘要
隨著光纖傳感技術高速發展,分布式聲傳感系統(Distributed Acoustic Sensing,DAS)成為了實現周界安防監測等多領域的常用技術。為了解決其不同的環境下所采集到的傳感信號復雜多變,難以辨識和區分的問題,本文對分布式光纖光柵振動傳感信號的分類和識別進行了研究與設計。
本文的工作主要包括兩部分。一方面,本文對光纖光柵振動信號的數據處理進行了理論分析和實現。完成了對原始振動信號數據的清洗和歸一化,并進行數據的特征選定和分割處理,為后續算法實現打下了基礎。另一方面,本設計以隨機森林算法為核心,通過對處理后振動信號數據的學習和訓練,完成了對振動信號分類識別的功能。
設計結果表明,隨機森林算法對于光纖光柵振動信號有較好的分類識別效果,同時能夠降低泛化誤差,避免過擬合。本文最終實現了一種具有較高易用度與準確性的光纖光柵振動信號分類識別的設計,該設計測試識別的準確率達到了90%。

關鍵詞:決策樹;隨機森林;光纖光柵信號數據處理;信號分類識別

Abstract
With the rapid development of information technology, distributed acoustic sensing system (DAS) has become a common technology to realize distributed fiber grating monitoring.In order to solve the problem that the sensor signals collected in different environments are complex and changeable and difficult to be identified and distinguished, this paper studies and designs the cla-ssification and recognition of distributed FBG vibration sensor signals.
This paper mainly includes two parts.On the one hand, the data processing of FBG vibrati-on signal is theoretically analyzed and realized in this paper.By cleaning and normalizing the or-iginal vibration signal data, and selecting and segmenting the characteristics of the data, it lays a foundation for the implementation of subsequent algorithms.On the other hand, this design takes the random forest algorithm as the core, and through the learning and training of the processed vibration signal data, the function of vibration signal classification and recognition is completed.
The design results show that the random forest algorithm has better classification and reco-gnition effect for vibration signals, and can reduce generalization error and avoid overfitting.In this paper, a novel vibration signal classification and recognition design with high usability and accuracy is finally implemented.

Keywords:Decision tree;Random forest;Fiber grating signal data processing;Signal classification and recognition
 

基于決策樹與隨機森林的光纖光柵振動信號的識別與分類
基于決策樹與隨機森林的光纖光柵振動信號的識別與分類
基于決策樹與隨機森林的光纖光柵振動信號的識別與分類
基于決策樹與隨機森林的光纖光柵振動信號的識別與分類


目錄
摘要    I
Abstract    II
第1章緒論    1
1.1 研究背景與意義    1
1.2 國內外研究現狀    1
1.2.1 光纖振動信號識別的研究現狀    1
1.2.2 隨機森林算法的研究現狀    2
1.3 本文的主要工作與結構安排    2
1.3.1本文的主要工作    2
1.3.2本文的結構    3
第2章光纖光柵振動信號數據處理方法    5
2.1光纖光柵數據預處理    5
2.1.1 數據清洗    5
2.2.2 數據歸一化    6
2.2光纖光柵數據轉換    7
2.2.1 數據特征提取    7
2.2.2 數據分割    9
2.3 本章小結    9
第3章隨機森林算法的相關理論    10
3.1 決策樹    10
3.1.1 決策樹原理    10
3.1.2 決策樹算法劃分    11
3.2 集成學習    13
3.2.1 基分類器構造與集成    13
3.2.2 袋裝算法    14
3.3 隨機森林    14
3.3.1 隨機森林的定義    14
3.3.2 隨機森林的泛化誤差    15
3.3.3 隨機森林算法流程    16
3.4 本章小結    16
第4章設計結果及其分析    17
4.1 設計流程與實驗環境    17
4.2 光纖光柵數據處理    18
4.2.1 數據采集與清洗    18
4.2.2 數據歸一化    18
4.2.3 特征提取與數據分割    19
4.3 算法模型設計    20
4.3.1 模型構建    20
4.3.2 模型實現    20
4.3.3 測試結果與分析    22
4.4 本章小結    23
第5章總結與展望    24
5.1 全文總結    24
5.2 工作展望    24
參考文獻    25
致謝    27

302宿舍白露全文阅读