位置：成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于改进测地距离的等度规映射及其在声目标特征提取中的应用
  • ISSN号：1000-1093
  • 期刊名称：《兵工学报》
  • 时间：0
  • 分类：TN912.3[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构：[1]解放军电子工程学院安徽省电子制约技术重点实验室
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(60872113)
作者： 刘辉[1], 杨俊安[1], 王一[1], 蔡学良[1]
关键词： 信息处理技术, 目标识别, 流形学习, 等度规映射算法, 拉普拉斯特征映射算法
中文摘要：

经典等度规映射(ISOMAP)算法由于其固有的拓扑不稳定性,容易受噪声影响出现"短路边",导致其在声目标特征提取的应用中性能不佳。提出了一种基于改进测地距离的ISOMAP算法,将近邻图的构造看作是建立一个电路模型,以电路中各节点电容从初始阶段到一定的状态所需要的时间为测地距离的量度,将保持局部结构的鲁棒性与保持全局几何结构的准确性结合在一起,克服了噪声短路点对算法的影响,提高了算法性能。在SensIT实验数据和外场实际采集数据上的实验结果表明,基于改进测地距离的ISOMAP算法的准确性和鲁棒性都有了较大提高。

同期刊论文项目
复杂背景下低空飞行多目标声探测处理方法研究
期刊论文 35 会议论文 2
同项目期刊论文
基于去相关邻域保持判别投影的声目标特征提取
一种基于遗传算法的SVM决策树多分类方法
Feature Extraction of Acoustic Targets Using Uncorrelated Neighborhood Preserving Discriminant Proje
基于偏度和时序结构的声音信号盲抽取算法研究
隐马尔可夫模型和支持向量机混合模型声识别
基于信号偏度先验信息的信号盲抽取算法研究
基于改进ISOMAP的声目标特征提取
声信号并行稀疏分解去噪方法研究
一种改进的HMM训练算法及其在声目标识别中的应用
基于ICA和HMM的低空声目标识别方法
遗传算法和神经网络在低空声目标识别中的应用研究
基于流形学习的声目标特征提取方法研究
一种基于内壳向量的SVM增量式学习算法
加权邻域重构及其在声目标识别中的应用
基于保局判别投影的声目标特征提取算法
基于偏度的低空目标声信号盲抽取算法研究
听觉模型倒谱系数及其在声目标识别中的应用
一种证据距离量化及传感器可靠度确定的新方法
一种多值决策属性的决策系统的离散化算法
基于改进PIC参数的证据理论融合算法效能评估
一种直觉模糊粗糙集属性约简新算法
基于数据符号化表示和云模型的时序数据生成方法
连续语音识别中基于Dropout修正线性深度置信网络的声学模型
基于循环神经网络的汉语语言模型建模方法
高斯色噪声背景下的单通道信源数目估计算法
连续相位调制信号的单通道盲分离算法研究
基于RNN汉语语言模型自适应算法研究
LVCSR系统中一种基于区分性和自适应瓶颈深度置信网络的特征提取方法
关联小波神经网络与高斯混合模型说话人识别
基于载波相频差异矩阵的单通道盲分离算法
变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法
基于HMM和SVM串联模型的低空飞行目标声识别方法
基于偏度的低空目标声信号盲抽取算法
基于Apriori的改进的频繁模式挖掘算法
期刊信息
  • 《兵工学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国兵工学会
  • 主编：许毅达
  • 地址：北京2431信箱
  • 邮编：100089
  • 邮箱：acta@cn-bgxh.cn
  • 电话：010-68962718 68963060
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1093
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2176/TJ
  • 邮发代号:82-144
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:15352