摘要：针对获取水声目标有类标样本困难且代价高昂的水声目标小样本识别问题,提出了基于混合正则化深度置信网络（hybrid regularization deep belief network,HR-DBN）的水声目标深度特征学习及识别方法。该方法首先提出了混合2种正则化策略的深度置信网络进行水声目标深度特征学习。第一种正则化策略是利用最大互信息组正则化项修正目标函数,提高隐含层的稀疏度;第二种正则化策略是利用大量无类标样本获得有关水声目标的普遍特性的描述和先验知识,引导特征学习。最后利用少量有类标样本对网络进行全局优化,构建识别系统,提高水声目标识别正确率。利用2类实测舰船辐射噪声数据进行验证实验,实验结果表明,提出的方法可以提取描述水声目标的深度特征,提高水声目标识别正确率。
分类：期刊> 人文社会科学> 社会科学II> 教育综合
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > EI 工程索引(美) > CA 化学文摘(美) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：水声目标识别 深度学习 无监督学习 深度置信网络 互信息 正则化
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
