CAJ | 학술논문

水下航行器噪声源识别是一个小样本条件下的模式识别问题.充分利用多个传感器采集的信号是解决小样本问题的有效途径.但是,目前各个传感器在整体评估中所占的权重没有一种合理的评估方法.文章利用直推式置信机(TCM)可以给出分类预测置信的能力,首先提出一种改进的奇异值测量方法,提高计算预测置信的准确性.然后将该置信作为传感器权重的有效表征,提出了一种多传感器信息融合的改进型直推式置信机算法,即TCM-IKNN-M(Transductive Confidence Machine for Improved K-Nearest Neighbors based on Muhi_sensors)算法.舱段模型试验表明,文中提出的算法有效地利用了多个传感器的信息,大大提高了识别的正确率.
수하항행기조성원식별시일개소양본조건하적모식식별문제.충분이용다개전감기채집적신호시해결소양본문제적유효도경.단시,목전각개전감기재정체평고중소점적권중몰유일충합리적평고방법.문장이용직추식치신궤(TCM)가이급출분류예측치신적능력,수선제출일충개진적기이치측량방법,제고계산예측치신적준학성.연후장해치신작위전감기권중적유효표정,제출료일충다전감기신식융합적개진형직추식치신궤산법,즉TCM-IKNN-M(Transductive Confidence Machine for Improved K-Nearest Neighbors based on Muhi_sensors)산법.창단모형시험표명,문중제출적산법유효지이용료다개전감기적신식,대대제고료식별적정학솔.