基于卷积神经网络的拧紧曲线异形识别方法研究

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摘要：针对现有拧紧曲线异形识别方法依赖人工提取特征和专业知识的问题，提出了一种基于卷积神经网络的拧紧曲线异形识别方法。首先，针对拧紧曲线数据匮乏、数据长度不均的问题，通过随机裁剪来进行数据增强，通过回归决策树重构曲线实现曲线对齐；然后，基于传统CNN模型，建立了拧紧曲线异形识别模型；最后，通过研究各项超参数与模型识别结果的关系，给出了最终的参数组合方案，并且通过分析训练过程中各个阶段的混淆矩阵，展示了模型的学习过程，通过与传统机器学习方法SVM等对比，验证了本文所提出方法的有效性。（剩余7270字）

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