基于BP神经网络的海洋声学仪器信号识别方法

• 作者: 吕连港 朱兆彤 许肖梅 邹哲光 陶毅
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 海洋声学仪器 BP神经网络 仪器识别 Levenberg-Marquardt
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 709-713
• 分类号: P715.7
• 字数: 3487字
• 语种: 中文

摘要

分析了几种常用海洋声学仪器信号的基本特征,提出一种基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络,以实现对信号特征参数进行分类,识别的方法.该方法采用短时傅里叶变换提取信号特征参数,运用Levenberg-Marquardt 算法训练BP神经网络.以实测海洋声学仪器信号的特征参数进行训练后,采用实测和仿真样本对BP神经网络的识别能力进行测试.实验结果表明,BP神经网络能够有效地区分不同海洋声学仪器的信号,识别准确率达到95％以上,且虚警率低于5％.该研究成果可用于识别海域中不同海洋声学仪器,检测海洋中声学仪器的工作状态.该识别方法对于其他海洋声信号的识别研究也有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕连港		9	37	4.0	5.0
2	许肖梅	厦门大学海洋与地球学院水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室	68	634	13.0	22.0
3	邹哲光	厦门大学海洋与地球学院水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室	4	9	2.0	3.0
4	朱兆彤	厦门大学海洋与地球学院水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室	3	5	2.0	2.0
5	陶毅	厦门大学海洋与地球学院水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室	5	10	2.0	3.0