時序數(shù)據(jù)圖像化：戰(zhàn)術(shù)意圖識別及可移植框架

摘要： 通過將時序編碼為圖像，提出了一種結(jié)合曲線濾波技術(shù)和EfficientNetV2圖像識別網(wǎng)絡(luò)的魯棒且可移植的戰(zhàn)術(shù)意圖識別框架。曲線濾波技術(shù)可以有效地減少大量時域特征、模型參數(shù)和訓(xùn)練時間的冗余，基于此，提出了一種改進的格拉姆角場方法將時序編碼為圖像，提高了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理意圖圖像，并成為預(yù)訓(xùn)練模型，使得在不同系統(tǒng)之間進行遷移... （共17頁）