基于深度流形學習的水中目標聲信號特征提取

摘要： 隨著海洋環(huán)境日益復雜，水中目標聲信號觀測數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高維數(shù)、非線性、非結(jié)構(gòu)化等特點，無疑給水中目標聲信號特征提取帶來嚴峻挑戰(zhàn)，該文提出了一種基于流形自編碼器的水中目標聲信號特征提取方法。首先，通過自編碼器重建誤差對原始數(shù)據(jù)進行全局優(yōu)化，找出潛在的低維表示結(jié)果；然后，利用流形學習保持近鄰重構(gòu)權(quán)值的思想對潛在表示實施局部約束，保留其內(nèi)在拓撲結(jié)構(gòu)；最后，引入生成對抗網(wǎng)絡架構(gòu)進行正則化處...