论文部分内容阅读
由于水下噪声较为复杂，传统的通过信号处理与变换技术来提取水下目标特征的方法在某些程度上都存在不足，导致水下目标识别效果不理想。考虑到音色在分类识别中显示出的优势，主要对与音色相关的各种特征进行提取，并且针对提取特征维数较高导致的系统结构复杂、运行时间较长的问题，采用遗传算法和误差反向传播神经网络相结合的方法来对特征进行优化选择，并对结果进行了物理解释与分析。