《表4 SA-PNN的识别结果》

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《基于多重分形谱的光纤周界振动信号识别》

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使用SA-PNN作为分类器，用相同数据进行训练和测试，根据SA算法求解3种特征向量的最优平滑因子分别为48.35、0.046、0.62.识别结果见表4，与表3对比可以看出，对于同样的样本与特征向量，所对应的最佳平滑因子并不固定，使用SA可以对平滑因子进行自动寻优，且使用SA-PNN的分类效果均要优于传统的PNN算法；同时，由于SA算法的加入增加了平滑因子的搜索环节，所以增加了识别时间，但提高了识别率，增强了算法的自适应性，仍满足较好的实时性.

图表编号	XD0032842900 严禁用于非法目的
绘制时间	2019.02.01
作者	熊兴隆、张琬童、冯磊、李猛、马愈昭、冯帅
绘制单位	中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室、中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室、中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室、中国民航大学空管研究院、中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室、中国民航大学工程技术训练中心
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