技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供的是一種一維深度卷積網(wǎng)絡(luò)的水下多目標(biāo)識別方法。采用6dB/倍頻的一階數(shù)字濾波器增強(qiáng)高頻部分使信號頻譜平坦；選用窗函數(shù)對信號進(jìn)行截取，獲得時(shí)長為170ms的信號作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳輸入幀長；采用一維深度卷積網(wǎng)絡(luò)對聲音信號進(jìn)行特征提??；使用訓(xùn)練樣本集對卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)得到能獲取最佳特征的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)；選擇極限學(xué)習(xí)機(jī)對卷積網(wǎng)絡(luò)的輸出特征進(jìn)行分類識別。本發(fā)明利用深度學(xué)習(xí)中的深度卷積網(wǎng)絡(luò)對聲音信號進(jìn)行特征提取，替代傳統(tǒng)的人工提取特征，自動提取的聲音特征包含有更為豐富的識別信息。利用極限學(xué)習(xí)機(jī)對卷積網(wǎng)絡(luò)自動提取的特征進(jìn)行分類識別，能有效找出不同于傳統(tǒng)人工分析的特征，提高了水下聲音信號的識別率。

技術(shù)研發(fā)人員：王科俊;盧安安;邢向磊
受保護(hù)的技術(shù)使用者：哈爾濱工程大學(xué)
文檔號碼：201611019290
技術(shù)研發(fā)日：2016.11.18
技術(shù)公布日：2017.05.17