基于并行深度卷积神经网络的舰船通信异常数据检测研究 |
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作者姓名: | 邓雪阳 邓达平 苏万靖 |
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作者单位: | 1. 江西理工大学信息工程学院;2. 赣南科技学院 |
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基金项目: | 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ218504); |
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摘 要: | 为了提高通信异常数据检测效果,设计基于并行深度卷积神经网络算法的大规模舰船通信异常数据检测方法。采集大规模舰船通信数据,采用小波变换对数据实施降噪处理,将降噪后数据输入并行深度卷积神经网络中,经过模型训练提取特征,利用Softmax分类函数得出舰船通信异常数据特征,输出舰船通信异常数据检测结果。实验结果表明:该方法可有效实现大规模舰船通信异常数据检测,其加速比最高,并行效果最优;具有较强的大规模舰船通信数据集检测能力,提高大规模舰船通信异常数据检测效果。
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关 键 词: | 并行深度 卷积神经网络 大规模舰船 通信异常数据 检测方法 数据预处理 |
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