基于Fisher线性鉴别特征融合的海底底质分类研究

作     者：史春雪 SHI Chunxue

作者机构：长沙学院机电工程学院湖南长沙410003 

基　　金：国家自然科学基金"采矿环境下深海钴结壳声学探测与识别方法研究"(51374245) 湖南省自然科学省市联合基金"海底岩芯取样钻机寻址环境下的海底底质属性探测技术与实现"(2017JJ4038) 

出 版 物：《机械》 (Machinery)

年 卷 期：2018年第45卷第8期

页      码：10-14页

摘      要：提出了一种基于Fisher线性鉴别特征融合的海底底质分类方法。首先,分析了声学遥感可以进行海底底质分类与识别,但是现有的分类方法,存在特征量维数较大、分类器设计复杂、分类效果不佳、不能获得最佳鉴别矢量等缺陷。因此,提出一种基于Fisher线性鉴别特征融合的海底底质分类方法。该方法首先提取同一样本的12个统计特征量,然后利用特征融合技术将这12个特征量组合在一起,构成一个新的特征矢量空间,最后在该空间中利用Fisher线性鉴别分析进行最优鉴别特征提取。其次,以岩石、砾石、沙、泥四种沉积物为实验对象来开展水下实验。对回波数据进行预处理,然后对每一样本提取12个统计特征量,采用串行融合方法进行特征组合,最后采用Fisher线性判别分析得到最佳鉴别矢量特征,并送入最近邻分类器进行分类。最后,通过大量的实验数据对比,发现基于Fisher线性鉴别特征融合的海底底质分类方法比PCA方法和单一特征方法具有更高的正确分类率。

主 题 词：Fisher线性鉴别分析 特征融合 底质分类 

学科分类：083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-材料学] 0903[农学-动物生产类] 0816[工学-纺织类] 081602[081602] 081102[081102] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-0316.2018.08.003

馆 藏 号：203365992...