公开(公告)号：CN117093918A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311347683.3

申请日：2023-10-18

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 王录涛 ,  余海翔 ,  汪曼青 ,  沈艳 ,  王清华 ,  郜东瑞 ,  张永清

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于格拉姆角和场和CBAM‑Resnet34的重叠尖锋识别方法，首先使用已有的尖锋数据来制作重叠尖锋模板训练集，接着采用格拉姆角和场方法将一维尖锋序列转换成二维图像，用于训练CBAM‑Resnet34模型。经过训练后，该模型可以准确地对重叠尖锋进行分类，不仅节省了大量时间和人力成本，而且其平均准确率达到了92.737%，超过了传统方法。结果表明该方法可以有效地区分重叠尖锋。综上所述，GASF‑CBAM‑Resnet34模型的重叠尖锋分类方法是一种有效的解决重叠尖锋问题和提高分类准确性的方法。