发布时间：2026-08-11
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| DOI码： | 10.1109/COA58979.2024.10723696 |
| 所属单位： | 江苏科技大学 |
| 教研室： | 海洋学院 |
| 发表刊物： | 2024 OES China Ocean Acoustics (COA) |
| 刊物所在地： | 中国 |
| 关键字： | underwater acoustic classification; wavelet scattering transform; convolutional neural network; limited dataset |
| 摘要： | 面向有限样本条件下的水声信号分类，使用波散射变换获得稳定的多尺度特征，并结合卷积神经网络学习判别表示。该框架旨在降低对大规模标注数据的依赖并提高复杂海洋环境中的识别性能。 |
| 备注： | 来源：https://doi.org/10.1109/COA58979.2024.10723696 |
| 合写作者： | Yongxiang Liu, Hanchang Xu, Biao Wang |
| 第一作者： | Fantong Kong |
| 论文类型： | 科研论文 |
| 学科门类： | 工学 |
| 一级学科： | 信息与通信工程 |
| 文献类型： | 会议论文 |
| 页面范围： | 1-5 |
| 发表时间： | 2024-05-29 |
