基于卷积神经网络的水声目标分类技术

• 作者: 吕海涛 孔晓鹏 巩健文
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 深度学习 水声目标分类
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 测试与测量技术
• 页码范围: 149-153,166
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4124字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2019.02.038

摘要

论文介绍了卷积神经网络方法以及其计算过程,然后根据卷积神经网络的特性,提出了应用于水声目标分类的深度学习算法,仿真实验了卷积神经网络方法对水声目标的识别效果,并对舰艇、海洋环境噪声以及商船渔船等目标进行识别.通过与传统水声目标分类方法做比较,验证基于卷积神经网络的深度学习方法对水声目标分类的辨识性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔晓鹏		2	1	1.0	1.0
2	吕海涛		2	1	1.0	1.0
3	巩健文		6	4	1.0	1.0