论文摘要
针对水下被动声呐目标分类识别问题,借签深度学习网络在图像、语音等领域的成功运用,提出一种基于深度自编码网络的舰船辐射噪声分类识别方法。首先使用Welch功率谱估计方法获得舰船辐射噪声的功率谱特征,然后对原始训练样本集结构优化得到新训练样本集,并构建训练深度自编码网络。依据总体正确识别概率和各类目标正确识别概率对网络参数进行优化设置,实现对舰船辐射噪声的分类识别。经过大量海上实录舰船辐射噪声的分类识别实验,验证了该方法的可行性和实用性。对比BP神经网络分类器,具有更高的正确分类识别概率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 严韶光,康春玉,夏志军,李昆鹏
关键词: 被动声呐,目标分类识别,深度自编码网络
来源: 舰船科学技术 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 武器工业与军事技术,船舶工业
单位: 海军大连舰艇学院研究生队,海军大连舰艇学院水武与防化系
基金: 国家自然科学基金资助项目(61471378)
分类号: U674.7
页码: 124-130
总页数: 7
文件大小: 1821K
下载量: 119
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