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摘要
本发明公开了一种基于深度卷积特征的超声导波检测方法,包括步骤：对超声导波原始信号进行截断重构,获取随机样本集用于网络训练,单个信号样本的起点随机选取；利用随机样本集对卷积自编码网络经过训练,通过无监督学习从原始信号的截断信号学习低维表示,此提取过程不需要标签；训练好的卷积自编码网络模型从原始导波信号中依次提取低维特征；将所提取的低维特征输入到长短时记忆循环神经网络中,用于检测对象状态的量化识别。本发明将深度学习算法和导波信号处理技术进行结合,在保证导波信号信息量破坏更小的情况下,准确提取信号的压缩编码信息,同时所采用的循环神经网络能有效运用导波信号的时序特性,从而对检测对象状态进行量化评估。
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