【摘 要】
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针对水下激光雷达探测得到的尾流回波信号由于非稳态造成特征提取困难、不易识别的问题,提出了基于PCA特征提取与弹性BP神经网络结合的水下气泡识别算法。首先对连续采集的回波信号进行切片预处理,然后采用PCA算法对拼接的高维样本进行主要特征提取,确定特征值个数,其次对弹性BP神经网络进行参数的选择,确定能实现最优分类的隐含层节点数、特征个数等,最后根据室内搭建的尾流探测模拟平台,实现对气泡群和干扰目标的识别。实验结果表明:在隐含节点为12,增量因子为1.15,减量因子为0.55时,选取两个特征值能对有气泡、无气
【机 构】
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哈尔滨工业大学光电子技术研究所可调谐（气体）激光技术重点实验室,复杂系统控制与智能协同技术重点实验室,哈工大（北京）工业技术创新研究院有限公司
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针对水下激光雷达探测得到的尾流回波信号由于非稳态造成特征提取困难、不易识别的问题,提出了基于PCA特征提取与弹性BP神经网络结合的水下气泡识别算法。首先对连续采集的回波信号进行切片预处理,然后采用PCA算法对拼接的高维样本进行主要特征提取,确定特征值个数,其次对弹性BP神经网络进行参数的选择,确定能实现最优分类的隐含层节点数、特征个数等,最后根据室内搭建的尾流探测模拟平台,实现对气泡群和干扰目标的识别。实验结果表明:在隐含节点为12,增量因子为1.15,减量因子为0.55时,选取两个特征值能对有气泡、无气
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