| 基于联合神经网络的水声目标识别方法 |
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| 引用本文： | 任晨曦,王黎明,韩星程,叶泽甫,朱竹君. 基于联合神经网络的水声目标识别方法[J]. 舰船科学技术, 2022, 0(1): 136-141 |
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| 作者姓名： | 任晨曦 王黎明 韩星程 叶泽甫 朱竹君 |
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| 作者单位： | 中北大学信息探测与处理山西省重点实验室;山西格盟中美清洁能源研发中心有限公司 |
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| 基金项目： | 中北大学2019年校科研基金资助项目(XJJ201927)。 |
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| 摘 要： | 为了改善传统的单一识别网络难以充分考虑水下声音样本各方面特征的缺陷,本文利用联合一维卷积神经网络与长短期记忆网络2种网络串行的方式,构建一种新的网络框架,首次将联合网络运用到水声目标识别中.其次,用船舶音频数据作为数据集输入网络,对网络性能进行评价,进行识别结果的可视化分析.通过结果分析得出,该网络能够实现对水声目标的...
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| 关 键 词： | 水声目标识别 深度学习 声音信号 船舶辐射噪声 |
Underwater acoustic target recognition method based on joint neural network |
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| REN Chen-xi,WANG Li-ming,HAN Xing-cheng,YE Ze-fu,ZHU Zhu-jun. Underwater acoustic target recognition method based on joint neural network[J]. Ship Science and Technology, 2022, 0(1): 136-141 |
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| Authors: | REN Chen-xi WANG Li-ming HAN Xing-cheng YE Ze-fu ZHU Zhu-jun |
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| Affiliation: | (Shanxi Key Laboratory of Information Detection and Processing,North University of China,Taiyuan 030051,China;Shanxi Gemeng Sino-US Clean Energy R&D Center Co.Ltd.,Taiyuan 030000,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | underwater acoustic target recognition deep learning sound signal ship radiated noise |
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