振幅频率敏感神经网络

识别更快更准

一种用于煤矸石振动信号识别的深度学习模型,通过幅频感知模块和保留机制,在保持高精度的同时显著减少参数数量。

Zipeng, Zhang · Zhu, Zhencai · 76731923 · Zheng, Yang · 76731922 · Xinyu, Cheng · Li, Binghong · 刘后广

Expert Systems with Applications 2025

参数信息

识别准确率
93.17 %
模型参数量
704.266 k

技术优势

识别更准

利用幅频感知模块捕获冲击特征,在对比实验中超越了25个基准模型,准确率达到93.17%。

模型更轻

通过保留机制优化模型规模,参数量仅为704.266 k,有助于快速推理和部署。

推理更快

保留机制在减少参数的同时提升了推理速度,满足实际场景中对实时识别的需求。

应用场景