文献类型：期刊文章

作　　者：张侠[1]

ZHANG Xia(School of Information Science and Engineering,W uchangShouyi Univetsity,Wuhan 430064,China)

机构地区：[1]武昌首义学院信息工程学院,湖北武汉430064

出　　处：《微电子学与计算机》

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：4

起止页码：76-79

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了获得高精度的光通信系统入侵行为自动识别结果,提出了基于深度学习的光通信系统入侵行为自动识别技术.首先采用光栅传感技术采集入侵行为信号,然后从信号提取入侵的特征向量,最后采用深度学习网络建立光通信系统入侵行为识别模型,并进行了仿真实验.结果表明,本文方法可实现高精度光通信系统入侵行为自动识别,降低了光通信系统入侵行为自动识别误差.

关 键 词：深度学习  光通信系统 入侵行为 识别技术

分 类 号：TP183]