基于ELM算法的光纤振动信号识别研究

来源：计算机工程与应用杂志2017年第16期北京时间：

作者：邹柏贤1，3，苗 军2，许少武2，逯燕玲1

单位：1.北京联合大学 应用文理学院，北京 100191；2.北京信息科技大学 计算机学院，北京 100101；3.北京大学 地球与空间科学学院，北京 100871

摘要：光纤振动信号的信息提取与识别方法逐渐成为研究热点。对挖掘机挖掘、人工挖掘、汽车行走、人员行走和噪声这五种光纤振动信号的短时过零率和能量特征进行可视化分析，提出一种实验样本的选取方法；采用二分类任务决策树模型和ELM算法，根据事件的重要程度分四个阶段完成事件的识别。探讨ELM算法中各参数对实验结果的影响。通过实验证明，该方法提高了事件的正确识别率，大大缩短了模型训练时间。

关键词：事件,光纤振动信号,实验样本,极限学习机（ELM）,识别率