The paper presents the technique of artifficial neural networks used as classifier of hydroacoustic signatures generated by moving ship. In the paper firstly the method of feature extraction from hydracoustic signatures using calculation of Mel-Frequency Cepstral Coefficients was discussed. Next the mathod of feature matching using for purpose of object classification basing on hydroacoustic signatures was described. The technique of artificial neural networks especially Kohonen networks which belongs to group of self organizing networks where chosen to solve the research problem of classification. the choice was caused by some advantages of mentioned kind of neural networks for example they are ideal for finding relationships amongst complex sets of data, they have possibility to self expand the set answers for new input vectors. To check the correctness of classifier work the research in which the number of right classification for presented and not presented before hydroacoustic signatures were made. some results of research were presented on this paper.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00