【摘 要】
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随着人类日常消耗造成陆地资源的枯竭,海洋必将成为人类未来获取资源的重要来源之一,而水下目标识别技术作为人类探索海洋资源必不可缺少的部分,越来越受到各国研究人员的关
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随着人类日常消耗造成陆地资源的枯竭,海洋必将成为人类未来获取资源的重要来源之一,而水下目标识别技术作为人类探索海洋资源必不可缺少的部分,越来越受到各国研究人员的关注。近年来,随着深度学习技术在各个领域应用的成功,本文通过研究当前常用的深度神经网络(比如卷积神经网络和循环神经网络等)方法,并结合数值分析等机器学习知识对网络模型参数优化,从而对深度神经网络模型进行改进。利用深度神经网络提取特征用来替代现有的传统提取特征的方法(比如小波变换、梅尔频率倒谱系数和希尔伯特黄变换等),探索其在水下场景下目标识别的可行性,以期相比于基于传统特征提取的水下目标识别方法有更高的识别准确率。具体而言,本文工作如下:1)详细介绍了几种典型的特征提取和分类方法,作为本文对比实验的基准方法。并对当前深度神经网络的两种网络模型进行了基本理论阐述。2)通过分析常用的损失函数的优劣,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的水下目标识别方法。该方法将一个正则项嵌入到基本均方误差损失函数从而得到了目标函数。同时,基于改进的目标函数,本文对CNN前向传播和反向传播进行了分析,得到改进了适用于本文数据集的水下目标识别的CNN。3)通过分析循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)的各自优劣,提出一种基于LSTM-RNN的水下目标识别方法。该方法结合本文数据集特点,通过使用LSTM隐藏层神经元替代原生RNN隐藏层神经元,建立了LSTM-RNN,避免了RNN的长期依赖关系所造成梯度爆炸和梯度消失的影响。本文提出的两种方法在主动声呐回波信号的数据集进行了仿真验证,都获得了很好的效果。并与作为基准的传统机器学习方法和改进的CNN方法对比,得出基于LSTM-RNN方法在水下场景的目标识别准确率提升了至少2%的性能效果。
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