深度神经网络在螺旋桨叶片数识别中的应用

刘振; 邱家兴; 程玉胜

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深度神经网络在螺旋桨叶片数识别中的应用

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从调制(Demodulationon Noise,DEMON)谱谐波簇中提取的结构特征可以建立用于螺旋桨叶片数识别的模板。使用模板匹配算法进行螺旋桨叶片数识别时,存在依赖模板库和置信度准则、算法约束条件多、无法发现缺失模板等问题。本文提出了一种将深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)应用于螺旋桨叶片数识别的方法,该方法仅在训练深度神经网络时使用模板库,克服了识别过程中对模板库和置信度准则的依赖。此外,通过提取识别错误项,可以找到缺失模板,实现了对模板库数据的补充。使用该算法对大量实测数据进行检测,发现深度神经网络具有更高的识别正确率,而且识别过程更加简单可靠。

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来源
《声学技术》 |2019年第4期|459-463|共5页
作者
刘振; 邱家兴; 程玉胜;
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作者单位

海军潜艇学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类应用声学;
关键词
深度神经网络; 螺旋桨叶片; 识别;

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