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基于连续数据量化的声纳传感器数据识别方法
1
作者
单桂军
胡伟
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第22期6605-6609,6624,共6页
为了有效识别声纳信号,提出一种基于连续数据量化的声纳传感器数据识别方法。首先用声学传感器采集数据;其次运用数据离散化方法,有效地将采集到的数据进行连续数据离散化;最后,通过数据挖掘技术(C4.5/C5.0决策树、SVM和Naive-Bayes分类...
为了有效识别声纳信号,提出一种基于连续数据量化的声纳传感器数据识别方法。首先用声学传感器采集数据;其次运用数据离散化方法,有效地将采集到的数据进行连续数据离散化;最后,通过数据挖掘技术(C4.5/C5.0决策树、SVM和Naive-Bayes分类器)对离散后的声纳信号数据进行分类识别。实验首先在UCI数据集上进行Naive-Bayes分类预测来评价提出离散化方法的性能,得到了较好的效果。其后,通过声学传感器收集到的Sonar数据集进行实验。结果表明,新的离散化方法提高了四个分类器的识别精度,表明该声纳传感器数据识别技术是非常有效的。
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关键词
声纳传感器
离散化
数据挖掘
分类器
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职称材料
题名
基于连续数据量化的声纳传感器数据识别方法
1
作者
单桂军
胡伟
机构
江苏科技大学电信学院
镇江高等专科学校电子与信息系
湖南第一师范学院科研处
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第22期6605-6609,6624,共6页
基金
国家自然科学基金项目(F020704)
湖南省教育厅科学研究项目(10C0526
11C0280)资助
文摘
为了有效识别声纳信号,提出一种基于连续数据量化的声纳传感器数据识别方法。首先用声学传感器采集数据;其次运用数据离散化方法,有效地将采集到的数据进行连续数据离散化;最后,通过数据挖掘技术(C4.5/C5.0决策树、SVM和Naive-Bayes分类器)对离散后的声纳信号数据进行分类识别。实验首先在UCI数据集上进行Naive-Bayes分类预测来评价提出离散化方法的性能,得到了较好的效果。其后,通过声学传感器收集到的Sonar数据集进行实验。结果表明,新的离散化方法提高了四个分类器的识别精度,表明该声纳传感器数据识别技术是非常有效的。
关键词
声纳传感器
离散化
数据挖掘
分类器
Keywords
sonar sensor discretization data mining classifier
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于连续数据量化的声纳传感器数据识别方法
单桂军
胡伟
《科学技术与工程》
北大核心
2013
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