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水下目标识别中的特征优化选择   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
袁骏  张明敏  孙进才 《应用声学》2005,24(4):239-243
本文将模式识别中的特征选择方法用于水下目标特征的优化选择。用距离测度作为选择的准则,对提取的三类舰船噪声的高维组合特征进行自动选择,并用10-折交叉验证方法对选择出的特征子集进行评估,分析结果说明该方法能从原始的特征集中选择出有利于分类的特征子集,提高了水下目标分类的正确率。  相似文献
2.
严良涛  项晓丽 《应用声学》2019,38(3):448-451
针对水中目标特征类型多、非线性强的特点,本文将K-KNN应用于水中目标识别。该方法采用PCA对特征矩阵进行降维,利用Kernel技巧将降维后的特征映射到高维空间进行KNN分类识别,并讨论了邻近点个数K对试验结果的影响。实际试验数据验证结果表明:与传统的KNN和BP神经网络分类器相比,K-KNN分类器的综合性能更优。  相似文献
3.
曾赛  杜选民 《应用声学》2019,38(4):589-595
水下目标的分类识别对于水声探测具有重要意义。提出一种水下目标多模态深度学习分类识别方法。针对水声信号的一维时域模态和二维频域模态特征建立一种多模态特征融合的深度学习结构,结合长短时记忆网络和卷积神经网络的优点,对一维时域信号和二维频谱信号分别进行并行处理,对输出进行典型相关分析,形成特征融合表示,并利用相邻帧的相关性进行参数优化。利用实测水声信号对算法进行了验证。结果表明:提出的算法对于水下目标识别的精度有显著的提高。  相似文献
4.
谢骏  胡均川 《应用声学》2008,27(6):444-448
舰船噪声调制包络能反映舰船噪声听觉节奏特征,但在对其进行谱分析和特征提取过程中会损失部分信息。直接将舰船噪声包络可视化,并采用简单的人机交互提取特征量,对噪声分析和识别是有利的。包络分析采用多子带融合方法,将"最优"调制包络看作一种随机过程,并将舰船噪声的多子带检波信号看作是对"最优"调制包络的一次观测,对其作循环相关,用有限次观测的集种平均作为"最优"包络的估计,从而得到多子带融合包络,舰船噪声实测数据验证了该方法的有效性。  相似文献
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