用于水声目标信号时频特征提取与识别的深度卷积神经网络
深度学习技术近年来获得了蓬勃发展,深度卷积神经网络(DCNN)作为其中的一种,已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了突出的成果。然而,在水下目标识别任务中,传统的机器学习方法存在一些不足,例如过于依赖专家知识、特征泛化性不强等问题。
本文提出了一个基于深度卷积神经网络的水下目标识别方法,旨在解决基于舰船辐射噪声的水下目标识别任务。该方法通过调整网络的特征提取方法,从舰船辐射噪声时频特征的出发设计了用于水下目标识别的深度网络模型。这一方法可以一定程度上加强了深度网络提取到的特征可解释性,更有助于提取到具有一定物理意义的特征。
该方法的主要贡献在于:
1. 提出了一个基于深度卷积神经网络的水下目标识别方法,解决了基于舰船辐射噪声的水下目标识别任务。
2. 该方法可以一定程度上加强了深度网络提取到的特征可解释性,更有助于提取到具有一定物理意义的特征。
3. 实验结果表明,经过调整的深度卷积神经网络可以提取到具有一定物理意义的谱特征,在六类分类实验中网络正确识别率达到75.1%,识别率显著提高。
在水下目标识别任务中,深度学习技术的应用可以带来以下几个优点:
1. 可以自动提取特征,避免了人工提取特征的 subjectivity。
2. 可以处理大量数据,提高了计算效率。
3. 可以自适应地学习新的特征,提高了模型的泛化性。
本文提出的基于深度卷积神经网络的水下目标识别方法可以一定程度上解决基于舰船辐射噪声的水下目标识别任务,提高了水下目标识别的准确性和效率。
在未来的研究中,我们可以继续探索深度学习技术在水下目标识别任务中的应用,例如,使用 Transfer Learning 来提高模型的泛化性,使用 Attention Mechanism 来提高模型的解释性等。同时,我们也可以探索深度学习技术在其他领域的应用,例如,机器人、计算机视觉等领域。
本文提出的基于深度卷积神经网络的水下目标识别方法可以提高水下目标识别的准确性和效率,提高了水下目标识别任务的智能化和自动化水平。