[发明专利]基于自适应卷积的水声信号分类识别方法有效
| 申请号： | 202010188704.1 | 申请日： | 2020-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN111460932B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 王红滨;王勇军;张耘;何鸣;王念滨;周连科;张毅 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G01S1/72 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于自适应卷积的水声信号分类识别方法，本发明涉及水声信号分类识别方法。本发明的目的是为了解决现有模型对特征提取能力不足导致分类准确率低的问题。过程为：一、建立自适应卷积神经网络模型；二、将带标签的水声信号分为训练集和测试集；将训练集输入模型，对模型进行训练，得到预训练好的自适应卷积神经网络模型；将测试集输入预训练好的模型，若测试准确率大于等于85％，则认为模型为最终训练好的模型；否则对模型参数进行调整，并再次利用训练集进行模型训练；直到获得训练好的模型。三、将待测试的水声信号输入训练好的自适应卷积神经网络模型，完成对水声信号的分类识别。本发明用于水声信号分类识别领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 卷积 信号 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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