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公开(公告)号：CN110045356A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910194814.6
申请日：2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Inventor： 李思纯 , 杨书钰 , 杨德森 , 梁静涵 , 时胜国 , 方尔正 , 洪连进 , 莫世奇 , 张揽月 , 胡博 , 时洁 , 朱中锐 , 柳艾飞 , 李松 , 张昊阳 , 田迎泽
Abstract: 本发明提供的是一种双向长短时记忆神经网络水面目标识别方法。1：将矢量声纳接收到的矢量信号进行预处理；2：将预处理后的训练样本集输入双向长短时记忆神经网络中，进行网络预训练；3：将预训练的输出结果与输入样本的实际输出进行比较，通过自适应的方法对网络参数进行微调；4：将经过同样预处理后的测试样本集输入参数自适应调整后的双向长短时记忆网络中，对网络进行评估；5：将经过同样预处理后的待分类样本集输入参数最优化的双向长短时记忆网络中，得到分类结果。本发明克服了由于人工提取特征导致信息丢失的问题，避免了人工提取特征步骤的繁琐复杂，也减少了人工提取特征所需的时间。通过多隐层的神经网络可以提高样本正确识别率。
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公开(公告)号：CN110045356B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910194814.6
申请日：2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Inventor： 李思纯 , 杨书钰 , 杨德森 , 梁静涵 , 时胜国 , 方尔正 , 洪连进 , 莫世奇 , 张揽月 , 胡博 , 时洁 , 朱中锐 , 柳艾飞 , 李松 , 张昊阳 , 田迎泽
Abstract: 本发明提供的是一种双向长短时记忆神经网络水面目标识别方法。1：将矢量声纳接收到的矢量信号进行预处理；2：将预处理后的训练样本集输入双向长短时记忆神经网络中，进行网络预训练；3：将预训练的输出结果与输入样本的实际输出进行比较，通过自适应的方法对网络参数进行微调；4：将经过同样预处理后的测试样本集输入参数自适应调整后的双向长短时记忆网络中，对网络进行评估；5：将经过同样预处理后的待分类样本集输入参数最优化的双向长短时记忆网络中，得到分类结果。本发明克服了由于人工提取特征导致信息丢失的问题，避免了人工提取特征步骤的繁琐复杂，也减少了人工提取特征所需的时间。通过多隐层的神经网络可以提高样本正确识别率。
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