發(fā)布時間：2024-05-30 20:20

　　水下輻射聲場和水聲信道的復(fù)雜性使得聲吶接收的噪聲信號相互耦合、調(diào)制畸變,具有很強(qiáng)的非線性。文中利用核函數(shù)將原始特征空間的非線性數(shù)據(jù)映射至高維特征空間,在高維特征空間進(jìn)行主元分析(PCA)法提取特征,并采用遺傳算法(GA)對核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,形成了基于GA-核主元分析(KPCA)的水下目標(biāo)特征選擇方法。實際樣本數(shù)據(jù)驗證結(jié)果表明,該方法在一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)線性PCA方法處理非線性數(shù)據(jù)的不足,能夠獲得更高的識別正確率。

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【部分圖文】：

圖2遺傳算法-核主元分析算法流程Fig.2Flowchartofgeneticalgorithm(GA)-kernelprincipalcomponentanalysis(KPCA)

惴ǖ玫降睦?計方差貢獻(xiàn)率95%m≥時的特征值的個數(shù)mk作為個體適應(yīng)度值。5)基因選擇:由式(4)得出個體適應(yīng)度值,采用輪盤賭法進(jìn)行基因選擇,第m個體被選中的概率mp表示為Nmmmjmpkk,N為種群數(shù)目。6)交叉操作:選中2個個體并對其染色體上的第j位進(jìn)行交叉操作。7)變異操作:....

圖3核參數(shù)值進(jìn)化過程Fig.3Evolutionprocessofkernelparameter

2020年2月水下無人系統(tǒng)學(xué)報第28卷116JournalofUnmannedUnderseaSystemswww.yljszz.cn2試驗結(jié)果與分析對南海某水域試驗實測而得的166段水下目標(biāo)輻射噪聲信號進(jìn)行篩癬標(biāo)記和MFCC特征提取,得到120組16維的原始特征數(shù)據(jù)集16120....

圖4GA-KPCA與主元分析的主元方差貢獻(xiàn)率Fig.4Contributionratesofprincipalcomponent

2020年2月水下無人系統(tǒng)學(xué)報第28卷116JournalofUnmannedUnderseaSystemswww.yljszz.cn2試驗結(jié)果與分析對南海某水域試驗實測而得的166段水下目標(biāo)輻射噪聲信號進(jìn)行篩癬標(biāo)記和MFCC特征提取,得到120組16維的原始特征數(shù)據(jù)集16120....

本文編號：3984752