【摘 要】
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针对传统机器学习在水下目标识别方面严重依赖先验知识、识别精度低的难题,提出基于深度学习的水下目标辨识方法。该方法通过短时傅里叶变换进行时频分析获取水下目标信号的L
【机 构】
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中国船舶集团公司第七〇五研究所昆明分部,西安交通大学机械学院
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针对传统机器学习在水下目标识别方面严重依赖先验知识、识别精度低的难题,提出基于深度学习的水下目标辨识方法。该方法通过短时傅里叶变换进行时频分析获取水下目标信号的LOFAR谱图,将目标从一维序列空间映射至类别可分性更高的二维矢量空间。利用深度卷积神经网络自适应实现对目标LOFAR图特征提取,最后采用全连接层将特征变换至类别空间,用Softmax函数实现水下目标智能辨识。结合7类不同水下目标的实测舰船辐射噪声数据从网络模型结构参数、激活函数、池化方法以及数据片段长度等方面对深度学习分类精度进行验证。结果表明,
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