【摘要】：針對獲取水聲目標有類標樣本困難且代價高昂的水聲目標小樣本識別問題,提出了基于混合正則化深度置信網絡(hybrid regularization deep belief network,HR-DBN)的水聲目標深度特征學習及識別方法。該方法首先提出了混合2種正則化策略的深度置信網絡進行水聲目標深度特征學習。第一種正則化策略是利用最大互信息組正則化項修正目標函數,提高隱含層的稀疏度;第二種正則化策略是利用大量無類標樣本獲得有關水聲目標的普遍特性的描述和先驗知識,引導特征學習。最后利用少量有類標樣本對網絡進行全局優(yōu)化,構建識別系統(tǒng),提高水聲目標識別正確率。利用2類實測艦船輻射噪聲數據進行驗證實驗,實驗結果表明,提出的方法可以提取描述水聲目標的深度特征,提高水聲目標識別正確率。
[Abstract]:Aiming at the problem of small sample recognition of underwater acoustic targets which is difficult and costly to obtain underwater acoustic targets, a method of depth feature learning and recognition of underwater acoustic targets based on mixed regularized depth confidence network (hybrid regularization deep belief network,HR-DBN) is proposed. In this method, a depth confidence network with two regularization strategies is proposed to study the depth characteristics of underwater acoustic targets. The first regularization strategy is to modify the objective function by using the maximal mutual information set regularization term to improve the sparse degree of the hidden layer. The second regularization strategy is to obtain the description and prior knowledge of the general characteristics of underwater acoustic targets by using a large number of unlabeled samples to guide feature learning. Finally, a small number of labeled samples are used to optimize the network globally, and a recognition system is constructed to improve the accuracy of underwater acoustic target recognition. The experimental results show that the proposed method can extract the depth characteristics of underwater acoustic targets and improve the accuracy of underwater acoustic target recognition.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學航海學院;
【基金】：盲信號處理重點實驗室基金資助
【分類號】：TB56

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本文編號：2212119