基于深度流形学习的水中目标声信号特征提取

摘要： 随着海洋环境日益复杂，水中目标声信号观测数据呈现出高维数、非线性、非结构化等特点，无疑给水中目标声信号特征提取带来严峻挑战，该文提出了一种基于流形自编码器的水中目标声信号特征提取方法。首先，通过自编码器重建误差对原始数据进行全局优化，找出潜在的低维表示结果；然后，利用流形学习保持近邻重构权值的思想对潜在表示实施局部约束，保留其内在拓扑结构；最后，引入生成对抗网络架构进行正则化处... （共10页）