【摘 要】
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针对具有非平稳特性的水声信号的分类识别问题,本文对卷积神经网络进行改进,并将改进的CNN网络与小波分解相融合,提出一种水下目标识别算法WAVEDEC_CNN.应用采集的4类湖试数据,对该算法进行验证.实验结果表明:与传统方法MFCC+SVM对比,WAVEDEC_CNN算法可提升正确识别率15.38％;与NO_CNN、WP-DEC_CNN以及EMD_CNN 3种方法对比,WAVEDEC_CNN算法的正确识别率分别提升了4.41％、3.23％、12.81％,同时就计算时间而言,所提出的WAVEDEC_CNN算
【机 构】
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西北工业大学 航海学院,陕西 西安710072
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针对具有非平稳特性的水声信号的分类识别问题,本文对卷积神经网络进行改进,并将改进的CNN网络与小波分解相融合,提出一种水下目标识别算法WAVEDEC_CNN.应用采集的4类湖试数据,对该算法进行验证.实验结果表明:与传统方法MFCC+SVM对比,WAVEDEC_CNN算法可提升正确识别率15.38％;与NO_CNN、WP-DEC_CNN以及EMD_CNN 3种方法对比,WAVEDEC_CNN算法的正确识别率分别提升了4.41％、3.23％、12.81％,同时就计算时间而言,所提出的WAVEDEC_CNN算法所用计算时间最短.本文提出的方法能够有效应用于水声目标识别.
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介绍了Ti-IF钢的冶炼过程.结合钒钛磁铁矿高炉铁水的特征,以生产高品质IF钢为目标,优化确定了高炉-铁水脱硫-转炉提钒-转炉冶炼-氩气搅拌-LF精炼-RH真空处理-连铸的冶炼工艺流程.通过制定脱硫、脱磷、转炉终点控制、顶渣改质及RH深脱碳等工艺操作方针,所生产的产品达到行业先进水平,为大批量生产高质量低碳钢提供了借鉴.
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