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典型文献
被动声纳目标稀疏表示分类识别方法
文献摘要:
分类器设计是被动声纳目标实现智能分类识别的关键步骤,提出一种水下被动声纳目标稀疏表示分类识别方法.基于提取的被动声纳目标功率谱特征,选取部分已知类型样本的功率谱特征构建稀疏表示的完备原子库,采用稀疏分解算法实现未知类型样本功率谱特征的稀疏表示,根据稀疏系数实现目标的分类识别.被动声纳分类识别检验表明,该方法对目标的正确分类识别概率高于同类特征采用最近邻、神经网络或支持向量机分类器时的正确分类识别概率,而且具有不需要预先训练,完备原子库能够随时扩充的特点,可实现被动声纳目标分类识别系统的实时更新.
文献关键词:
被动声纳;船船辐射噪声;特征提取;分类器;目标识别
作者姓名:
康春玉;李岩洲;夏志军;寇祝
作者机构:
海军大连舰艇学院,辽宁 大连 116018
文献出处:
引用格式:
[1]康春玉;李岩洲;夏志军;寇祝-.被动声纳目标稀疏表示分类识别方法)[J].科技创新与应用,2022(18):15-17
A类:
船船辐射噪声
B类:
被动声纳,稀疏表示分类,分类器设计,目标实现,智能分类,关键步骤,功率谱,谱特征,知类,特征构建,稀疏分解,算法实现,稀疏系数,实现目标,正确分类,分类识别概率,最近邻,支持向量机分类器,目标分类,识别系统,实时更新,目标识别
AB值:
0.247615
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