[发明专利]用于水声目标识别的U-Net结构生成对抗网络及方法在审
| 申请号： | 202110753982.1 | 申请日： | 2021-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN113420870A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 曾向阳;薛灵芝;杨爽 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 王鲜凯 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于水声目标识别的U‑Net结构生成对抗网络及方法，建立适用水下目标识别的基于U‑Net结构的生成对抗模型，该模型可以很好的消除小样本数据在深度学习网络中的过拟合问题，利用多尺度特征提取的跳跃连接提取水声特征，送入生成对抗网络中。实验利用相同的训练集与测试集对最新的基于水中目标识别方法UATC‑Densenet方法做识别实验，并与本方法进行识别准确率对比，本方法的识别率均优于UATC‑Densenet方法，比较常见的深度网络的水中识别方法DBN网络与DAE网络，以及基础网络GAN网络，在‑20dB～20dB的信噪比范围内，本方法的识别率均高于其他网络。实验证明所提出方法在加大网络层数的情况下，消除过拟合现象，提高水声信号的识别率，增大网络模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 目标 识别 net 结构 生成 对抗 网络 方法 | ||
【主权项】：
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