一种基于深度学习的海上船舶时序数据的分析方法

摘要

一种基于深度学习的海上船舶时序数据的分析方法，它属于时序信息分析技术领域。本发明解决了传统方法对海洋环境下船舶目标时序数据分析结果的准确率低的问题。通过信息融合方式使LSTM模型在迭代中获得更多样化的时序信息，对数据的表征能力更强；根据相邻音频分帧输入特征的相似度对dropout的参数进行调整，达到一种动态反馈的效果，避免过度学习；对音频时序数据的处理和特征提取采用了划分频段分解的思想，先通过二维小波变换进行分解，再通过四组反卷积网络训练卷积核，再按比例抽取卷积核构建新的反卷积神经网络做待测时序数据的特征提取。采用本发明方法对海上船舶的音频时序数据分析结果准确率达到87.8％。本发明可以应用于时序信息分析技术领域。