基于深度学习的典型海洋哺乳动物click信号识别方法

高德洋; 高大治; 李小雷

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基于深度学习的典型海洋哺乳动物click信号识别方法

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利用深度神经网络对3种典型海洋哺乳动物的click信号和脉冲噪声进行分类识别。首先对采集到的海洋哺乳动物click信号进行特征分析,给出频谱能量算法;之后利用前馈全连接神经网络对时域信号进行识别,研究神经网络参数的改变对识别结果的影响;最后利用卷积神经网络对时频信号进行了识别。结果表明:频谱能量算法识别准确率为69.83%,前馈全连接网络通过调整参数准确率可以达到98.28%,卷积神经网络准确率达到100%。由于实验数据规模较小、信号信噪比较高,所以神经网络的识别效果较好。深度学习方法能够比频谱能量算法取得更好的识别效果,调节前馈全连接网络的隐藏层参数,可提高识别效果。

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来源
《陕西师范大学学报：自然科学版》 |2019年第6期|37-43|共7页
作者
高德洋; 高大治; 李小雷;
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作者单位

中国海洋大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TB565.1;
关键词
click信号; 海洋哺乳动物; 前馈全连接神经网络; 卷积神经网络;

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