论文摘要
在大数据环境下激光光栅数据的特征分布性能定量反映激光光栅传感器的运行状态,为了实现对激光光栅传感器阵列的有效监测,提出一种基于大数据的激光光栅数据特征挖掘算法。在激光光栅分布式传感器阵列中实现光栅数据采集,对采集的数据采用多模融合方法构成光栅大数据序列,对激光光栅大数据采用广义最小二乘法进行线性拟合,构建大数据挖掘的统计分析模型,在大数据分布子空间中采用谱特征提取方法进行激光光栅数据的谱条纹特征提取,对提取的谱条纹特征采用深度学习算法进行自适应聚类和挖掘,实现激光光栅数据特征挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行激光光栅特征挖掘的准确性较高,光栅条纹特征的分辨能力较强,在光栅高精度测量等方面具有很好应用价值。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 唐新宇,张新政
关键词: 大数据,激光光栅,特征挖掘,融合,谱分析
来源: 激光杂志 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 物理学,无线电电子学,计算机软件及计算机应用
单位: 广东工商职业学院,华南理工大学计算机系统研究所
基金: 广东省教育厅高校特色创新类项目(自然科学)(No.2017GKTSCX110),广东省省级科技计划项目(No.2014A020217016)
分类号: TP311.13;TN24
DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.07.107
页码: 107-111
总页数: 5
文件大小: 431K
下载量: 33
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