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针对训练样本集中含有噪声样本、冗余样本以及无关样本,导致分类系统分类性能下降、不稳定的水声目标识别问题,提出了一种新的自适应遗传样本选择算法(Adaptive Genetic Instance Selection Algorithm, AGISA)。算法先随机生成初始种群,接着利用设计的遗传算子(跨代选择、自适应交叉和简化最近邻变异)指导种群进化,每代中对分类贡献大且选择样本数目少的个体适应度值高。提取了实测3类水声目标的多域特征,进行样本选择和分类识别仿真实验,结果表明:AGISA可以选出有效样本子集,在样本维数下降约73%的情况下,支持向量机分类器的正确分类率能提高约2.5%;并且AGISA具有较好的收敛性、稳定性,所得优化样本子集具有较好泛化能力且能明显减少分类的时间。 相似文献
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本文研究了基于匹配追踪算法的自 适应时-频分析 和基于判别追踪算法的 特征提取,并构成了一个水声分类系统。对实际水声目标辐射噪声的分类结果表明:该系统能有效提取各类信号在时间-频率联合域的主要可鉴别性特征,具有良好的分类能力,分类正确率超过了80%。 相似文献
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目的研究光谱反射率重建过程中训练样本的选取,以提高光谱反射率的重建精度。方法根据检验样本与训练样本间的欧氏距离判断两者的相似度,并将样本向量各维度分量"标准化"到均值、方差相等,使得各维度分别满足标准正态分布,同时将其方差的倒数作为权重赋予训练样本。实验以Munsell色卡为总的训练样本集,经Mohammadi方法、Cao方法以及文中方法选择出的样本作为最终的训练样本,用Color Rendition Chart 24色卡为检验样本,采用伪逆法分别对选择出来的训练样本进行光谱反射率重建。结果通过Matlab软件仿真实验,文中方法的平均色差为0.7918△E_(ab)~*,最大色差为1.7148△E_(ab)~*,平均均方根误差为0.0060,最大光谱均方根误差为0.0127。结论基于加权欧氏距离的训练样本选择可以有效地提高光谱的重建精度,能更好地实现颜色再现。 相似文献
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针对水声目标信号复杂、样本获取难度大且富含不确定信息的问题,研究了一种新的证据K类近邻识别算法(Evidence K Nearest Neighbor,EK-NN)。首先在水声目标的各类训练样本中,根据特征距离大小选取待识别目标的K近邻,并构造其基本置信指派函数。然后使用证据理论中的Dempster-Shafer(D-S)规则对各类别下的近邻证据进行组合,最后再应用冲突置信的比例分配规则5(Redistribute Conflicting mass proportionally rule5,PCR5)将所有类别的组合证据进行融合,并根据融合结果和所设立的分类规则来判断目标的类别属性。根据水声目标实测数据,将新算法与其他几种常见的水声目标识别算法进行了对比分析,结果表明新算法能有效提高识别的准确率。 相似文献
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为在保证目标识别准确率基础上进行有效特征降维,文章以目标识别准确率为特征选择准则,提出一种支持向量机递归特征消除(Support Vector Machine Recursive Feature Elimination,SVM-RFE)快速筛选出部分优质特征子集与猫群算法(Cat Swarm Algorithm,CSO)迭代寻优结合的特征选择方法,并将该方法应用于水声目标识别的特征选择。实验数据处理结果表明:相比SVM-RFE和CSO特征选择算法,文中提出的方法在平均特征维数降低8%的基础上,平均目标识别率提高了1.88%,能够实现有效降维的目的。该方法对判断特征是否适合用于特定的目标识别也有一定应用价值。 相似文献
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为了克服水声信道的多径衰落,消除码间干扰,获得可靠的数据传输,提出了一种新颖的水声相干通信接收算法。该新型算法有两个优点:一是将自适应判决反馈均衡器和迭代译码技术相结合,二是译码采用Turbo译码原理,整个译码系统可以看作是串联迭代译码器,只是其中的内部译码器被编码比特对数似然率(LLR)计算器所取代,有效地降低了运算复杂度。同时,自适应判决反馈均衡器采用了变步长因子算法,改善了均衡器的收敛速度。仿真实验验证了该组合接收算法的性能 相似文献
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水声目标智能识别是水声装备智能化的重要组成部分,深度学习则是实现水声目标智能识别的重要技术手段之一。当前水声目标智能识别经常面临数据集较小带来的训练样本量不足的情况,针对小数据集识别中存在的因过拟合导致模型泛化能力不足,以及输入的水声信号二维谱图样式不统一的问题,文章提出了一种基于VGGish神经网络模型的水声目标识别方法。该方法以VGGish网络作为特征提取器,并在VGGish网络前部加入了信号预处理模块,同时设计了一种基于传统机器学习算法的联合分类器,通过以上措施解决了过拟合问题和二维谱图样式不统一问题。实验结果显示,该方法应用在ShipsEar数据集上得到了94.397%的识别准确率,高于传统预训练-微调法得到的最高90.977%的准确率,并且在相同条件下该方法的模型训练耗时仅为传统预训练-微调方法的0.5%左右,有效提高了识别准确率和模型训练速度。 相似文献
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水声成像过程中为了分析所接收的运动目标回波、理解接收信号的形成机理,提出了一种用于该情况的空间散射模型,并利用此模型仿真了"T"型阵成像声呐接收的回波信号。对信号的分析说明了空间散射模型的正确性。以空间散射模型为基础,利用傅里叶变换波束形成算法对不同条件下的球体目标进行了水声成像,并分析了成像性能。性能分析说明了水声目标大小、距离等因素对成像的影响情况,还特别强调了在运动情况下目标的成像情况。以上工作完成了对"T"型阵水声成像过程的模拟,为成像过程回波信号研究和成像声呐研制提供了理论基础和仿真手段。 相似文献
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水声目标识别是现代海战中的关键环节,具有重要的军事应用价值。针对海洋环境的复杂性及多变性,文章以模仿人耳听觉感知机理为基础,提出了基于伽玛通(Gammatone)频率瞬时幅频系数的特征提取方法。该方法通过Gammatone滤波器组模拟人耳基底膜对信号的分解、处理过程,在各子带输出信号中提取目标的子带瞬时频率特征,并与传统的瞬时幅度特征相结合,从而更加全面地反映目标的固有属性。利用支持向量机对四类实测水声目标辐射噪声数据进行了识别实验,结果表明,文章的特征提取算法能够较好地抑制噪声,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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主要研究了多输入多输出正交频分复用水声通信中的峰均功率比抑制技术。针对传统选择性映射算法(Selective Mapping,SLM)需要将所选加扰相位序列的序号作为边带信息传递给接收端的缺点,提出了一种改进SLM算法,从判决反馈的角度设计图样检测器对所选加扰相位序列的序号进行判断,节约了边带信息传输,克服了传统SLM算法系统的误比特率性能依赖于边带信息准确性的问题,提高了系统的频带利用率。通过仿真验证,改进SLM方法能在不损失峰均功率比抑制性能的前提下,在接收端能够准确地解算出所选择的加扰相位序列序号,实现无边带信息传输的可靠水声通信。 相似文献
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由于海洋环境噪声复杂,噪声等级高,水下待识别目标信噪比低,从而造成了特征提取困难,目标识别率低的问题。基于此,文章提出了基于改进小波阈值的深度学习水下目标分类方法。此方法在传统小波阈值去噪的基础上提出了一种新的小波阈值函数,对于所采用的具体阈值将其与分解尺度相联系,从而实现降低背景噪声,提升水下目标分类识别率的目的。此方法对实测舰船辐射噪声信号进行小波分解,提取每一层的高频小波系数并对其进行处理;对处理完的信号再提取时频特征,最后将其输入后续的深度学习网络中。实验结果发现:在利用原有数据集情况下,利用基于改进小波阈值的深度学习进行水下目标的分类识别,采用卷积神经网络算法可达到88.56%的分类识别率。对前述实验结果进一步分析后,采用生成对抗网络的方法扩充数据样本,可达到96.673%的分类识别率。 相似文献