基于改进CEEMDAN-DCNN的声发射源识别分类方法

谢学斌,刘涛,张欢

Identification and Classification Method of Underground AE Source Based on Improved CEEMDAN-DCNN

Xuebin XIE,Tao LIU,Huan ZHANG

表5 本文方法与SVM、ANN及CNN性能对比

Table 5 Comparison the performance of proposed method with SVM，ANN and CNN

评估指标 本文方法 DCNN SVM ANN CNN 准确率/% 97.12（σ=0.89%） 93.44（σ=1.02%） 84.11（σ=1.99%） 69.77（σ=3.22%） 89.23（σ=1.87%） 精确率/% 97.25（σ=0.71%） 93.35（σ=1.16%） 84.09（σ=1.96%） 68.26（σ=3.19%） 89.13（σ=2.03%） 召回率/% 98.09（σ=0.83%） 91.43（σ=1.19%） 83.52（σ=1.98%） 68.83（σ=3.18%） 90.69（σ=1.91%） 计算时间/s 5.67（σ=0.52%） 7.72（σ=0.52%） 20.19（σ=0.52%） 22.10（σ=0.52%） 10.65（σ=0.52%）