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基于声信号人耳听觉谱特征和SVME的水下目标识别-欢迎访.doc下载
weixin_39821051
2021-10-06 14:40:32
基于声信号人耳听觉谱特征和SVME的水下目标识别-欢迎访.doc , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/xxiang85/26892499?utm_source=bbsseo
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基于
声
信号
人耳
听觉
谱
特征
和
SVM
E的
水下
目标识别
-
欢迎
访
.
doc
基于
声
信号
人耳
听觉
谱
特征
和
SVM
E的
水下
目标识别
-
欢迎
访
.
doc
水下
目标识别
中样本选择与
SVM
E融合算法 (2014年)
水下
目标识别
中训练样本集含有冗余样本、噪
声
样本及无关样本,且
特征
提取、
特征
选择和决策系统设计过程分离而导致系统识别性能的下降,为此提出了基于加权最近邻收缩样本选择的
SVM
集成算法(
SVM
E-WRNN)和基于加权免疫克隆样本选择的
SVM
集成算法(
SVM
E-WICISA)。这2种集成方法通过样本选择来构建精度高、差异大的子分类器,并将其集成。利用4类
水下
目标实测数据进行了分类仿真实验。实验结果表明:
SVM
E-WRNN算法和
SVM
E-WICISA算法与
SVM
E算法(无样本选择)相比较,在识别率相当的情况下,大幅
基于支持向量机集成算法的煤矿顶板状态检测
针对小样本、多类煤矿顶板的状态检测问题,提出了基于支持向量机集成的算法。采用深度优先搜索对支持向量机集成参数进行优化,并结合煤矿顶板敲击
声
信号
的
人耳
听觉
功率
谱
特征
,对煤矿顶板中浮石、剥层等现象进行分类识别。实验表明,该算法能够对多类顶板状态进行有效分类,且识别率较高,能够作为安全开采的保障手段。
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