Сравнительный анализ моделей машинного обучения при решении задачи классификации гидроакустических шумов морских судов
DOI:
https://doi.org/10.24866/2227-6858/2022-2/62–68Ключевые слова:
машинное обучение, признаки гидроакустических шумов, классификация морских объектов, обработка звукового сигналаАннотация
Автоматизированная идентификация и классификация морских объектов по гидроакустическим шумам – важная задача в области мониторинга акваторий и освоения Мирового океана. Важными этапами разработки автоматизированной системы распознавания объектов являются выбор классификатора, используемого для принятия решения, а также выбор признаков, на основании которых будет производиться классификация. В статье приводится сравнительный анализ точности предсказания класса судна по его гидроакустическому шуму тремя различными моделями машинного обучения и искусственной нейронной сети в зависимости от используемых признаков.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Вестник Инженерной школы Дальневосточного федерального университета
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.