Физические поля корабля, океана и атмосферы
Статья поступила: 13.05.2022; рецензия: 19.05.2022; финансирование: исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-37-90084\19.
Научная статья
УДК 004.93
http://doi.org/10.24866/2227-6858/2022-2/62-68
Д.А. Кузин, Л.Г. Стаценко
КУЗИН ДЕНИС АЛЕКСАНДРОВИЧ – старший преподаватель, kuzindeal@gmail.com*
СТАЦЕНКО ЛЮБОВЬ ГРИГОРЬЕВНА – д.ф.-м.-н., профессор, lu-sta@mail.ru
Департамент электроники, телекоммуникации и приборостроения
Политехнический институт
Дальневосточный федеральный университет
Владивосток, Россия
Сравнительный анализ моделей машинного обучения
при решении задачи классификации гидроакустических шумов морских судов
Аннотация. Автоматизированная идентификация и классификация морских объектов по гидроакустическим шумам – важная задача в области мониторинга акваторий и освоения Мирового океана. Важными этапами разработки автоматизированной системы распознавания объектов являются выбор классификатора, используемого для принятия решения, а также выбор признаков, на основании которых будет производиться классификация. В статье приводится сравнительный анализ точности предсказания класса судна по его гидроакустическому шуму тремя различными моделями машинного обучения и искусственной нейронной сети в зависимости от используемых признаков
Ключевые слова: машинное обучение, признаки гидроакустических шумов, классификация морских объектов, обработка звукового сигнала
Для цитирования: Кузин Д.А., Стаценко Л.Г. Сравнительный анализ моделей машинного обучения при решении задачи классификации гидроакустических шумов морских судов // Вестник Инженерной школы Дальневосточного федерального университета. 2022. № 2(51). С. 62–68.