基于KECCA与PLS的水下底质回声识别

• 作者: 夏毅敏 张振华 谢纪东
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 物理学
• 关键词: 特征融合 增强典型相关方法 核增强典型相关方法 偏最小二乘 底质识别
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 机械工程与电子工程
• 页码范围: 94-97,112
• 分类号: O431.2
• 字数: 2728字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5900.2011.01.020

摘要

分析了增强典型相关方法(Enhanced Canonical Correlation Analysis,ECCA)的不足,提出ECCA与偏最小二乘方法(Partial Least-Square,PLS)相结合的多特征线性融合识别模型.为解决多特征非线性融合问题,将增强典型相关方法推广到核空间中,得到了核增强典型相关方法(Kernel ECCA,KECCA).最后,将KECCA+PLS模型用到水下底质回声识别.四种底质回声识别实验表明,采用KECCA+PLS模型,识别效果得到进一步改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏毅敏	中南大学机电工程学院	154	1104	18.0	27.0
2	张振华	中南大学机电工程学院	7	22	2.0	4.0
3	谢纪东	中南大学机电工程学院	3	4	1.0	2.0