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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。 相似文献
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为提高舰船辐射噪声识别的准确率,针对辐射噪声这种非平稳、复杂的信号,提出一种基于小波包分解与多特征融合的特征提取方法.同时,引入深度学习模型,将提取到的特征作为识别分类的依据,采用卷积神经网络和长短时记忆神经网络作为分类器.对单一特征的分类结果与融合的多特征分类结果进行比较,对直接提取的特征分类结果与基于小波包分解提取的特征分类结果进行比较,对卷积神经网络、长短时记忆神经网络和机器学习的识别分类结果进行比较,结果表明,采用基于小波包分解与特征融合的特征提取方法和基于深度学习的分类识别方法能显著提高舰船辐射噪声识别的准确率. 相似文献
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为准确、可靠、有效地进行起重机泵健康评估,通过对多台不同使用年限的起重机进行试验,获取起重机实际运行时的泵信号,采用深度自编码模型(DAE)与马氏距离(MD)结合的方式,揭示泵性能退化和评估健康状况,对比统计特征、EMD、MLP、CNN等特征学习方法,表明该方法具有良好的性能. 相似文献
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舰船自组织网络数据广播频繁,而传统的自组织网络分发机制的编码形式使得目的节点数据流时延抖动程度较大,从而导致节点接收的数据量存在差异。针对以上问题,研究舰船自组织网络数据分发机制。根据ODMRP协议,建立分发路由,并在建立的路由基础上,对节点进行下三角形动态编码。选举网络簇头节点,制定数据分发缓存策略,完成对自组织网络数据分发机制的研究。通过与传统分发机制的对比实验,证明了应用研究的分发机制的网络,数据流抖动程度更小,目的节点能100%接收数据。 相似文献
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介绍了一种区间小波的构造方法,并将区间小波与神经网络相结合,提出了一种用于信号分类的的分类区间小波网络,利用它可以解决以往小波网络的基底空间与被学习信号所属空间不匹配的问题.实验结果表明,将区间小波网络应用于雷达目标识别,可以减少神经元的数目,提高网络的收敛速度,能够获得较好的分类效果. 相似文献
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为保证船用通信网络的安全,设计基于深度数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别方法。该方法数据处理模块采用全局信息数据融合策略,融合网络的原始采集数据,特征选择模块通过平均不纯度减少特征重要度计算方法,选择有效特征并计算该特征重要度后,形成特征集,将其输入分类识别模块的内外卷积网络深度学习网络模型中,通过模型的学习和训练,获取船用通信网络异常行为分类识别结果。测试结果显示:该方法可有效删除其中的无效特征,保留有效特征结果;可获取不同类别有效特征标签的重要度评分结果;分类识别的平均绝对误差均低于0.18,可完成不同流量变化下异常行为分类识别。 相似文献
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介绍了一种区间小波的构造方法,并将区间小波与神经网络相结合,提出了一种用于信号分类的的分类区间小波网络,利用它可以解决以往小波网络的基底空间与被学习信号所属空间不匹配的问题。实验结果表明,将区间小波网络应用于雷达目标识别,可以减少神经元的数目,提高网络的收敛速度,能够获得较好的分类效果。 相似文献