發(fā)布時(shí)間：2022-12-25 17:32

　　針對(duì)全面禁核試低頻聲監(jiān)測(cè)中需要對(duì)大氣低頻聲信號(hào)進(jìn)行有效識(shí)別的問題,對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究,提出了一種將低頻聲信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像,然后采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別,并對(duì)學(xué)習(xí)過程進(jìn)行改進(jìn)的方法。將該方法與基于人工設(shè)計(jì)特征的支持向量機(jī)方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不大的情況下,通過改進(jìn)學(xué)習(xí)過程的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以挖掘出信號(hào)的潛在特征,具有和支持向量機(jī)同等的識(shí)別能力。 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3727051