国防科技技术预先研究基金(51303060403)
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
- 相关作者：胡均川谢骏史广智更多>>
- 相关机构：中国人民解放军海军潜艇学院更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程电子电信一般工业技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于目标特征的动态支持向量机研究被引量：3
- 2008年
- 研究了将待识别目标特征与SVM相结合的动态SVM。提出一种以目标特征与每个训练样本间的距离度量SVM软间隔优化问题中惩罚参数C的方法,可根据两者间距离大小赋予每个训练样本一个惩罚参数,从而更好地体现了不同训练样本对于待识别目标特征的价值。然后,根据各样本惩罚参数的大小重构动态训练样本集,训练以待识别目标特征的分类为核心任务的动态SVM,寻求以目标特征为中心的局部空间的最优分类面。并对两类水声目标的识别情况进行了比较,实验表明效果好于SVM和k-近邻分类器。
- 史广智胡均川
- 关键词：水声目标识别惩罚函数
- 舰船噪声听觉节奏特征被引量：4
- 2008年
- 舰船噪声调制包络能反映舰船噪声听觉节奏特征,但在对其进行谱分析和特征提取过程中会损失部分信息。直接将舰船噪声包络可视化,并采用简单的人机交互提取特征量,对噪声分析和识别是有利的。包络分析采用多子带融合方法,将"最优"调制包络看作一种随机过程,并将舰船噪声的多子带检波信号看作是对"最优"调制包络的一次观测,对其作循环相关,用有限次观测的集种平均作为"最优"包络的估计,从而得到多子带融合包络,舰船噪声实测数据验证了该方法的有效性。
- 谢骏胡均川
- 关键词：特征提取舰船噪声水下目标识别
