【摘要】：針對(duì)獲取水聲目標(biāo)有類標(biāo)樣本困難且代價(jià)高昂的水聲目標(biāo)小樣本識(shí)別問題,提出了基于混合正則化深度置信網(wǎng)絡(luò)(hybrid regularization deep belief network,HR-DBN)的水聲目標(biāo)深度特征學(xué)習(xí)及識(shí)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(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水聲目標(biāo)深度特征學(xué)習(xí)。第一種正則化策略是利用最大互信息組正則化項(xiàng)修正目標(biāo)函數(shù),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(biāo)樣本獲得有關(guān)水聲目標(biāo)的普遍特性的描述和先驗(yàn)知識(shí),引導(dǎo)特征學(xué)習(xí)。最后利用少量有類標(biāo)樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局優(yōu)化,構(gòu)建識(shí)別系統(tǒng),提高水聲目標(biāo)識(shí)別正確率。利用2類實(shí)測(cè)艦船輻射噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法可以提取描述水聲目標(biāo)的深度特征,提高水聲目標(biāo)識(shí)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(xué)航海學(xué)院;
【基金】：盲信號(hào)處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助
【分類號(hào)】：TB56

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本文編號(hào)：2212119