由于恐怖主義活動(dòng)的猖獗,爆炸物檢測和識別方面的相關(guān)技術(shù)受到了各個(gè)國家的高度重視。對爆炸物檢測技術(shù)而言,基于熒光法的爆炸物檢測技術(shù)已經(jīng)在多種條件下被用于檢測不同類型的爆炸物,并對特定物質(zhì)表現(xiàn)出極好的靈敏度和選擇性。然而,目前國內(nèi)還沒有公開報(bào)導(dǎo)的基于熒光法的爆炸物識別分類技術(shù)。本文在基于熒光法的爆炸物檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上,研究了基于熒光法的爆炸物識別分類方法,主要工作內(nèi)容如下:1)在爆炸物檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于壓縮感知的爆炸物識別分類方法,可以對微痕量的爆炸物進(jìn)行具體的分類和識別。首先對爆炸物熒光信號進(jìn)行信號分析和預(yù)處理后,用壓縮感知的方法對信號進(jìn)行特征提取,最終的分類器采用的是支持向量機(jī)來實(shí)現(xiàn)對信號特征的訓(xùn)練建模和識別分類。通過仿真實(shí)驗(yàn)初步表明了該方法的可行性。2)采用最熱門的深度學(xué)習(xí)技術(shù)對爆炸物進(jìn)行識別分類,提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的爆炸物識別分類方法。該方法同樣需要先對信號進(jìn)行預(yù)處理,將預(yù)處理后的爆炸物熒光信號樣本訓(xùn)練集去訓(xùn)練一個(gè)多層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自主學(xué)習(xí),具有很強(qiáng)的爆炸物識別分類能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于深度學(xué)習(xí)的爆炸物識別分類方法能夠比傳統(tǒng)的模式識... 

【文章來源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

00個(gè)TNT熒光光強(qiáng)變化率曲線

00個(gè)DNT熒光光強(qiáng)變化率曲線

00個(gè)硫磺熒光光強(qiáng)變化率曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[5]基于希爾伯特—黃變換的語音識別特征提取方法研究[D]. 王宏宇.華南理工大學(xué) 2012
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本文編號：3420329