本文主要研究内容
作者李俊豪,杨宏晖,申升（2019）在《用于水下目标识别的脑听觉感知迁移学习方法》一文中研究指出：本文提出了一种用于水下目标识别的脑听觉感知迁移学习方法,该方法通过受脑听觉感知启发的深度卷积网络(Auditory system inspired Deep Convolutional Neural Network,ADCNN)完成水下目标识别任务。ADCNN模型可以分成三个模块:时域分解模块、特征融合模块、决策模块。ADCNN的时域分解模块可以将时域舰船辐射噪声分解成不同时域结构的基信号组。然后
Abstract
ben wen di chu le yi chong yong yu shui xia mu biao shi bie de nao ting jiao gan zhi qian yi xue xi fang fa ,gai fang fa tong guo shou nao ting jiao gan zhi qi fa de shen du juan ji wang lao (Auditory system inspired Deep Convolutional Neural Network,ADCNN)wan cheng shui xia mu biao shi bie ren wu 。ADCNNmo xing ke yi fen cheng san ge mo kuai :shi yu fen jie mo kuai 、te zheng rong ge mo kuai 、jue ce mo kuai 。ADCNNde shi yu fen jie mo kuai ke yi jiang shi yu jian chuan fu she zao sheng fen jie cheng bu tong shi yu jie gou de ji xin hao zu 。ran hou
论文参考文献
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论文详细介绍
论文作者分别是来自中国声学学会水声学分会2019年学术会议的李俊豪,杨宏晖,申升，发表于刊物中国声学学会水声学分会2019年学术会议2019-05-25论文，是一篇关于水下目标识别论文,迁移学习论文,类脑智能论文,深度学习论文,中国声学学会水声学分会2019年学术会议2019-05-25论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国声学学会水声学分会2019年学术会议2019-05-25论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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李俊豪：用于水下目标识别的脑听觉感知迁移学习方法论文
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