典型文献
基于人工智能的激光脉冲下光电子谱识别
文献摘要：
传统激光脉冲下光电子谱识别方法受噪声影响,导致方法存在识别效率低、识别准确率低和抗噪声能力差的问题,为此提出基于人工智能技术的激光脉冲下光电子谱识别方法.在小波阈值去噪原理的基础上,通过三维融合策略对光电子谱图像进行去噪处理,避免噪声对光电子谱识别结果产生影响.采用人工智能技术中的深度卷积生成对抗网络,将去噪后的光电子谱输入卷积生成对抗网络中,输出光电子谱的识别结果.实验结果表明:所提方法的识别效率较高、识别准确率较高、抗噪声能力较强.
文献关键词：
人工智能技术;小波阈值去噪;三维融合策略;深度卷积生成对抗网络;光电子谱识别
中图分类号：
作者姓名：
李丽芳;班小强
作者机构：
广东南方职业学院智能控制学院,广东 江门529000
文献出处：
引用格式：
[1]李丽芳;班小强-.基于人工智能的激光脉冲下光电子谱识别)[J].信息技术,2022(11):31-36
A类：
光电子谱识别,三维融合策略
B类：
激光脉冲,冲下,下光,传统激光,噪声影响,识别准确率,抗噪声能力,小波阈值去噪,谱图,去噪处理,深度卷积生成对抗网络
AB值：
0.103493
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