基于极限学习机的模拟应用程序加载模式识别系统设计

摘要：

针对传统识别系统受噪声影响较大而导致识别效果差的问题,基于极限学习机设计了新的模拟应用程序加载模式识别系统.将S3C2440处理器作为系统核心处理器便于实现寻址.然后利用SDRAM同步内部指令确保数据不会存在丢失的情况.基于此,通过参数控制、调度数据、USB数据通信等过程完成信号识别.在此基础上,抽取模拟应用程序加载模式信息,分析基于极限学习机的加载信号,再通过设置加载信道增益参数激活函数类内识别过程,从而抵抗外界干扰.依据遍历满足条件的候选集合得到最终识别结果.实验结果表明,该系统USB信号识别结果幅值与标准值基本一致,信号加载识别结果最高精准度为0.98,证明其具有良好的识别效果.

关键词：程序加载;模式识别;模拟应用程序;极限学习机;信道增益;参数控制;数据通信;信号识别

所属期刊栏目：44

分类号：TN02-34;TP391(一般性问题)

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：140-143