《基于连续数据量化的声纳传感器数据识别方法》PDF+DOC
作者:单桂军,胡伟
单位:中国技术经济学会
出版:《科学技术与工程》2013年第22期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFKXJS2013220480
DOC编号:DOCKXJS2013220489
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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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