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摘要：本发明提出一种光纤水听器目标事件分类方法、装置、设备及介质，包括输入光纤水听器对不同已知类型的水声目标事件进行传感得到的干涉采样信号，构建对应不同类型水声目标事件的光纤水听器采样信号数据集；将光纤水听器采样信号数据集输入到神经网络模型中利用前向传播和梯度下降法进行训练，获得训练好的水声目标事件分类检测模型；基于训练好的水声目标事件分类检测模型，对所述光纤水听器对水声目标事件进行传感得到的干涉采样信号进行水声目标事件分类检测，获取对应的水声目标事件的分类结果。本发明利用神经网络和机器学习自动提取特征，实现从时域光信号到目标事件种类的直接映射，简化了数据处理流程，优化了目标事件检测的效率。
主权项：1.光纤水听器目标事件分类方法，其特征在于，包括：输入光纤水听器对不同已知类型的水声目标事件进行传感得到的干涉采样信号，构建对应不同类型水声目标事件的光纤水听器采样信号数据集；将光纤水听器采样信号数据集输入到神经网络模型中利用前向传播和梯度下降法进行训练，获得训练好的水声目标事件分类检测模型；基于训练好的水声目标事件分类检测模型，对所述光纤水听器对水声目标事件进行传感得到的干涉采样信号进行水声目标事件分类检测，获取对应的水声目标事件的分类结果。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 光纤水听器目标事件分类方法、装置、设备及介质
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