【摘 要】
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为提高水下目标识别泛化能力,以水中目标辐射噪声功率谱作为处理对象,将深度学习中的稀疏降噪自编码器用于水声目标噪声数值特征提取,构建含多隐层的稀疏降噪自编码器模型,并
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为提高水下目标识别泛化能力,以水中目标辐射噪声功率谱作为处理对象,将深度学习中的稀疏降噪自编码器用于水声目标噪声数值特征提取,构建含多隐层的稀疏降噪自编码器模型,并以基于Fisher准则下的类内距离和类间距离作为数值特征评价准则,通过仿真和实际数据分析,对稀疏降噪自编码器的特征提取性能进行了检验和评价。结果表明,稀疏降噪自编码器是一种有效的水声目标噪声特征提取器,所提取的数值特征具有较好的可分性,可为水声目标识别提供依据。
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