【摘 要】
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深度学习技术在对复杂数据建模方面表现出较强能力。船舶辐射噪声是一类高复杂非线性信号,使用深度学习网络模型建模理论上具有可行性。为了探究深度学习技术在船舶辐射噪声
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深度学习技术在对复杂数据建模方面表现出较强能力。船舶辐射噪声是一类高复杂非线性信号,使用深度学习网络模型建模理论上具有可行性。为了探究深度学习技术在船舶辐射噪声分类中的应用方法,本文首先分析了船舶辐射噪声信号大数据问题,提出了一种基于深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)的船舶辐射噪声分类方法。该方法针对原始信号设计了预处理过程,采用了DNN结构进行训练和检测。实验通过对已知类别信号作预处理,提取表征特征后对DNN模型进行充分训练用于识别。针对本实验数据集,实验结果有72.76%的稳定识别率,表明深度学习技术在船舶辐射噪声分类中有一定的可应用性。
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