【摘 要】
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提出了一种基于Fisher线性鉴别特征融合的海底底质分类方法。首先,分析了声学遥感可以进行海底底质分类与识别,但是现有的分类方法,存在特征量维数较大、分类器设计复杂、分
【基金项目】
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国家自然科学基金“采矿环境下深海钴结壳声学探测与识别方法研究”(51374245);湖南省自然科学省市联合基金“海底岩芯取样钻机寻址环境下的海底底质属性探测技术与实现”(2017JJ4038)
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提出了一种基于Fisher线性鉴别特征融合的海底底质分类方法。首先,分析了声学遥感可以进行海底底质分类与识别,但是现有的分类方法,存在特征量维数较大、分类器设计复杂、分类效果不佳、不能获得最佳鉴别矢量等缺陷。因此,提出一种基于Fisher线性鉴别特征融合的海底底质分类方法。该方法首先提取同一样本的12个统计特征量,然后利用特征融合技术将这12个特征量组合在一起,构成一个新的特征矢量空间,最后在该空间中利用Fisher线性鉴别分析进行最优鉴别特征提取。其次,以岩石、砾石、沙、泥四种沉积物为实验对象来开展水下
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