基于听觉感知与卷积神经网络识别舰船目标
采用听觉感知和卷积神经网络模拟人类听觉系统的听音判型过程对舰船辐射噪声进行分类识别.首先,通过听觉外周模型对舰船辐射噪声进行分析,得到目标信号的神经发放图样.然后通过差分处理和半波整流模拟人耳低级听觉中枢的侧抑制功能,对信号的发放图样进行处理,从而得到其在低级听觉中枢上的听觉谱图.最后,设计一种五层卷积神经网络结构对目标信号的二维听觉谱进行特征提取,通过卷积神经网络特有的局部感受野功能,提取听觉谱中的基本结构特征,并通过网络的层次迭代,不断将低级结构特征组合为高一级特征,完成高层次抽象特征的提取,从而模拟大脑皮层的功能对目标进行识别分类.结果表明,应用该方法对水面目标和水下目标进行识别,对训练集的识别率为93.6％,使用训练集中未出现过的目标测试时,识别正确率为65.3％,表明其具有较好的学习和泛化能力。
舰船辐射噪声 目标识别 听觉感知 卷积神经网络
张大伟 章新华 付留芳 胡光潮 李前言
海军大连舰艇学院水声系统研究中心,大连 116018
国内会议
西安
中文
181-184
2015-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）