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摘要
为实现对不同种电磁脉冲的分类识别，提出一种基于Tsfresh特征提取的BP神经网络分类方法。所提Tsfresh-BP方法是利用Tsfresh对初始数据集经过聚合特征、特征显著性测试、特征选择等步骤对特征进行统计计算和筛选，再将处理得到的特征输入所设计的轻量型BP神经网络，实现电磁脉冲及线缆类型的分类与识别。实验结果表明：在搭建的电磁脉冲辐照线缆的仿真模型和场景下，获取不同种电磁脉冲和线缆类型共9类线缆耦合电流仿真数据集，将所提方法在构建的仿真数据集上进行验证，分类性能优于决策树和支持向量机，其平均分类识别准确率达到98%以上。
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