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题名嵌入注意力机制的卷积神经网络水声目标识别
被引量:1
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作者
张钇
熊水东
马燕新
姚琼
王付印
郭微
朱家华
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机构
国防科技大学前沿交叉学科学院
国防科技大学气象海洋学院
海洋探测技术湖南省重点实验室
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出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2022年第6期796-803,共8页
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基金
国防科技大学科研计划项目(ZK20-39,ZK20-35)
国家自然科学基金(62001490)
173计划项目(2019-JCJQZD026-00)。
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文摘
针对低信噪比水声目标单一特征识别率低,稳健性差的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度残差卷积神经网络(Multi-scale Residual CNN with Attention, MR-CNN-A)进行特征融合的识别方法。该方法根据多尺度卷积核与特征图形成多分辨率分析关系,并以此通过注意力机制实现优势特征权值提取与融合,从而提高模型在文中水声数据集上提取目标噪声特征和分类识别的稳健性与抗噪能力。开展了4类舰船噪声和海洋环境噪声的识别试验、水下和水面自主式水下航行器的识别试验,以及不同信噪比条件下目标噪声的识别试验。结果表明:对于文中所涉及的水声目标噪声和人工高斯白噪声干扰,该网络模型识别正确率明显高于支持矢量机与简单卷积神经网络,且对高斯白噪声的抑制能力远强于支持矢量机与简单卷积神经网络,稳健性好,模型复杂度小。
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关键词
水声目标识别
注意力机制
多尺度残差
卷积神经网络
特征融合
低信噪比
稳健
自主式水下航行器
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Keywords
underwater acoustic target recognition
attention mechanism
multiscale residuals
convolutional neural network
feature fusion
autonomous underwater vehicle(AUV)
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名贵州可再生能源发展面临问题及其对策研究
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作者
蔡大海
邹永翠
张钇
胡明哲
曾志伟
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机构
六盘水师范学院物理与电子科学系
六盘水师范学院物理与电子科学系光电信息技术重点实验室
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出处
《农技服务》
2016年第18期122-,120,共2页
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基金
六盘水师范学院微波信息技术创新团队(No.LPSSYKJTD201402)(649093)
校级产学研合作项目(No.LPSSFCXY201509)
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文摘
贵州具有丰富的再生能源,面对日益严峻的能源危机,开发可再生能源对于促进贵州经济增长具有重要作用。本文在分析贵州可再生能源发展现状基础上,归纳贵州可再生能源发展的相关政策,分析可再生能源发展中存在的问题与挑战,提出促进贵州可再生能源发展的对策建议,以期对贵州发展再生能源提供参考。
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关键词
可再生能源
政策
对策
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分类号
F426.2
[经济管理—产业经济]
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