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标题：融合人耳听觉特性与SAE模型的船舶辐射噪声分类方法
摘要：
船舶辐射噪声是造成海洋环境污染和海洋生态系统受损的主要原因之一。因此，对船舶辐射噪声进行准确分类和识别具有重要意义。本论文提出了一种融合人耳听觉特性与SAE模型的船舶辐射噪声分类方法。该方法利用人耳听觉特性以及SAE模型的自动编码器结构，提取船舶辐射噪声的关键特征，并将其与人耳听觉特性进行融合，以实现有效的分类和识别。
关键词：船舶辐射噪声、分类、SAE模型、人耳听觉特性

船舶噪声对海洋环境和生态系统带来了严重的影响。因此，对船舶辐射噪声进行准确分类和识别是保护海洋生态环境的关键研究内容。人耳听觉特性是船舶辐射噪声分类的重要依据之一，而深度学习模型如SAE (Sparse Autoencoder) 可以有效提取噪声的关键特征。因此，利用人耳听觉特性与SAE模型相结合的方法可以提高船舶辐射噪声的分类准确性和鉴别能力。

在船舶辐射噪声分类研究中，传统方法主要基于声学特征，并且通常需要人为地手动选择特征。这种方法虽然效果有一定的改善，但仍然存在一定的局限性。近年来，深度学习模型如自动编码器被广泛应用于音频信号处理领域，能够自动学习数据的高级特征。然而，单独应用SAE模型进行船舶辐射噪声分类仍然存在一些缺陷，需要结合人耳听觉特性进行进一步的改进。

本论文提出的船舶辐射噪声分类方法主要分为两个步骤：特征提取和分类。特征提取阶段利用SAE模型进行自动学习和提取船舶辐射噪声的关键特征，生成低维度的编码。分类阶段将提取到的特征与人耳听觉特性进行融合，在分类器中进行训练和识别。
自动编码器特征提取
自动编码器是一种无监督学习模型，由编码器和解码器组成。在训练过程中，编码器将输入音频数据压缩成低维编码，解码器将低维编码还原为原始数据。通过调整编码器和解码器的参数，使得还原误差最小。利用预训练好的自动编码器，我们可以提取船舶辐射噪声的关键特征。
人耳听觉特性融合
人耳听觉特性是指人耳对不同频率声音的感知能力。在分类阶段，我们将自动编码器提取到的特征与人耳听觉特性进行融合。具体而言，我们可以将两者的特征进行融合，或者使用人耳听觉特性作为前置处理器对特征进行加权。

为了验证提出的方法的有效性，我们采用了实际船舶辐射噪声数据集进行了实验。实验结果表明，与传统的基于声学特征的分类方法相比，融合人耳听觉特性与SAE模型的方法具有更高的准确率和鉴别能力。

本论文提出了一种融合人耳听觉特性与SAE模型的船舶辐射噪声分类方法。实验结果证明该方法能够有效提高船舶辐射噪声的分类准确性和鉴别能力。未来的工作可以进一步改进人耳听觉特性与SAE模型的融合方法，并将该方法应用到更复杂的环境中。
参考文献：
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