Invention Grant
- Patent Title: 基于本征概率密度函数的舰船水下噪声深度学习识别方法
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Application No.: CN202210370774.8Application Date: 2022-04-11
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Publication No.: CN114462457BPublication Date: 2022-07-08
- Inventor: 姜莹 , 刘宗伟 , 杨春梅 , 吕连港 , 段德鑫 , 张远凌
- Applicant: 自然资源部第一海洋研究所
- Applicant Address: 山东省青岛市崂山区仙霞岭路6号
- Assignee: 自然资源部第一海洋研究所
- Current Assignee: 自然资源部第一海洋研究所
- Current Assignee Address: 山东省青岛市崂山区仙霞岭路6号
- Agency: 北京科家知识产权代理事务所
- Agent 沈小明
- Main IPC: G06K9/00
- IPC: G06K9/00 ; G06N3/04 ; G06N3/08
Abstract:
本发明涉及基于本征概率密度函数的舰船水下噪声深度学习识别方法，属于海洋信息技术领域，所述方法基于本征概率密度函数对舰船水下噪声深度学习识别，通过模态分解获取信号的本征模态函数，求解相应的概率密度，采用深度学习分类器实现对舰船类型的自动识别。本发明方法在复杂多变的海洋环境中更加稳定，与现有技术相比，识别的准确率从90.8%提高到99.6%，且提高了运算速度，能满足在线的处理需求。
Public/Granted literature
- CN114462457A 基于本征概率密度函数的舰船水下噪声深度学习识别方法 Public/Granted day:2022-05-10
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