《基於深度學習的水中目標分類識別技術》是2023年科學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：基於深度學習的水中目標分類識別技術
- 作者：曾向陽、王強
- 出版時間：2023年7月1日
- 出版社： 科學出版社
- ISBN：9787508863337
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
目標識別是水聲探測中的重要技術環節，也是一項難題。利用深度學習理論開展水聲目標信號特徵學習與分類識別，已成為當前的研究熱點。《基於深度學習的水中目標分類識別技術》總結了作者及課題組近年來利用深度學習理論開展水中目標識別研究的成果。首先，探討了典型深度學習模型套用於水中目標識別的可行性問題，在此基礎上分別研究了卷積神經網路、循環神經網路、深度卷積生成對抗網路的原理、構建方法、參數最佳化方法及套用實例。其次，在不同信噪比等條件下，對深度神經網路與傳統方法以及不同的深度神經網路進行了對比分析，提出了改進方法，並進一步探討了深度半監督和無監督水中目標分類識別方法及參數聯合最佳化方法。*後，從功能需求、技術指標、關鍵技術等角度指出了智慧型水中目標識別技術的發展方向。
圖書目錄
叢書序
自序
第1章 水中目標分類識別技術基礎 1
1.1 水中目標分類識別及其套用需求 1
1.2 水中目標分類識別技術原理 2
1.2.1 基本原理 2
1.2.2 信號預處理 5
1.2.3 特徵提取 8
1.2.4 特徵選擇與融合 10
1.2.5 分類決策 12
1.3 水中目標分類識別技術研究現狀及存在的瓶頸問題 15
1.3.1 研究現狀 15
1.3.2 存在的瓶頸問題 17
參考文獻 20
第2章 深度學習理論及其在水中目標分類識別中的適用性 23
2.1 深度學習概述 23
2.1.1 深度學習及其發展 23
2.1.2 重要概念 24
2.2 典型深度學習算法 32
2.2.1 全連線深度神經網路 33
2.2.2 卷積神經網路 35
2.2.3 循環神經網路 40
2.3 基於深度學習特徵的水中目標分類識別 44
2.3.1 深度學習特徵提取方法 44
2.3.2 自編碼器 45
2.3.3 受限玻爾茲曼機 49
2.3.4 實驗研究 51
2.4 基於深度學習的多域特徵融合方法 54
2.4.1 多域特徵融合 54
2.4.2 多域特徵提取方法 56
2.4.3 基於自編碼器的多域特徵融合 65
參考文獻 67
第3章 基於卷積神經網路的水中目標分類識別 69
3.1 適用於水中目標識別的卷積神經網路 69
3.2 卷積核的正則化 70
3.3 實驗結果及分析 72
3.4 卷積神經網路模型的參數選擇 76
3.4.1 卷積核尺寸參數優選 76
3.4.2 卷積核深度參數優選 79
3.4.3 學習率參數優選 82
3.4.4 池化方式優選 84
3.5 改進的CNN分類識別方法 85
3.5.1 梯度最佳化 85
3.5.2 輸入信號的前處理 87
參考文獻 91
第4章 基於循環神經網路的水中目標分類識別 92
4.1 幾種改進RNN的性能對比 92
4.2 不同工況條件下的模型性能分析 95
4.2.1 直行-轉彎工況模型魯棒性檢驗 95
4.2.2 不同航行圈次工況模型魯棒性檢驗 98
4.3 噪聲失配對模型性能的影響 101
4.4 多尺度稀疏SRU模型 104
4.4.1 簡單循環單元 104
4.4.2 多尺度稀疏SRU分類模型 104
4.4.3 實驗結果及分析 106
參考文獻 110
第5章 基於深度生成對抗網路的水中目標識別 112
5.1 生成對抗網路基本原理 112
5.2 基於生成對抗網路的水中目標識別 114
5.2.1 基於生成對抗網路的水中目標識別模型 114
5.2.2 基於實測水聲數據的實驗驗證 116
5.2.3 GAN模型輸出特徵可視化分析 117
5.3 深度全連線生成對抗網路在水聲目標識別中的套用 121
5.4 基於深度卷積生成對抗網路的水聲目標識別 123
5.5 模型參數優選 125
5.5.1 DFGAN模型參數優選 125
5.5.2 DCGAN模型參數優選 126
5.6 數據集對模型識別性能的影響 127
5.6.1 有標籤樣本數量對模型性能的影響 128
5.6.2 噪聲失配對模型性能的影響 129
參考文獻 131
第6章 深度半監督和無監督水中目標分類識別 132
6.1 水聲目標無監督與有監督學習的關係 132
6.2 傳統聚類算法 134
6.2.1 k-means算法 134
6.2.2 GMM 135
6.2.3 層次聚類算法 138
6.2.4 自組織映射聚類算法 138
6.2.5 模糊聚類算法 138
6.3 DP-GMM聚類方法 139
6.4 水聲數據聚類實驗及分析 142
6.4.1 評價指標 142
6.4.2 參數設定 143
6.4.3 實驗結果及分析 144
6.5 無監督聚類中的機率分布失配問題 145
6.6 深度生成式聚類模型及其學習方法 148
6.6.1 GBGG-DBM網路機率模型 149
6.6.2 聯合最佳化算法 152
6.6.3 實驗結果及分析 153
參考文獻 157
第7章 水中目標識別技術發展趨勢 158
7.1 水中目標識別技術總體發展趨勢 158
7.1.1 功能需求和技術指標發展趨勢 158
7.1.2 軟硬體設計發展趨勢 159
7.1.3 關鍵技術發展趨勢 160
7.2 深度學習套用於水中目標識別尚需解決的問題和解決思路 160
7.2.1 尚需解決的問題 160
7.2.2 解決思路 161
參考文獻 163
索引 164
彩圖
