《表2 多重指标比较:周界安防系统的入侵信号分类识别方法研究》
测试结果(见表2)表明,小波分析与支持向量机相结合的入侵事件分类方法,能够对入侵信号进行识别,并且能够区分真实入侵信号(攀爬、击打)和干扰信号(落石)。整体测试样本的识别正确率达94.2%,对于危险程度较高的入侵事件(攀爬)能够100%识别。
图表编号 | XD00102226900 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.10.01 |
作者 | 吴国超 |
绘制单位 | 中石化重庆涪陵页岩气勘探开发有限公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
测试结果(见表2)表明,小波分析与支持向量机相结合的入侵事件分类方法,能够对入侵信号进行识别,并且能够区分真实入侵信号(攀爬、击打)和干扰信号(落石)。整体测试样本的识别正确率达94.2%,对于危险程度较高的入侵事件(攀爬)能够100%识别。
图表编号 | XD00102226900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.01 |
作者 | 吴国超 |
绘制单位 | 中石化重庆涪陵页岩气勘探开发有限公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |