申请/专利权人：中国船舶重工集团公司第七六0研究所

申请日：2020-11-25

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN114545510B

主分类号：G01V3/08

分类号：G01V3/08;G01V3/38;G06N3/0442;G06F18/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2022.10.11#实质审查的生效;2022.05.27#公开

摘要：本发明属于人工智能和水下信号处理领域，涉及一种基于人工智能的水下目标的智能识别方法。本发明的技术方案是设计了一种基于社会文化文明演进策略的水下磁性目标识别方法，将LSTM神经网络作为分类器与社会文化文明演进策略有机结合，对分类器中的关键参数进行全局优化，充分发挥深度学习技术的优势，挖掘数据的内部特征与依赖性，使目标识别系统可以获得较高的准确率，并兼顾识别准确度与运算量进行优化，使目标识别系统能在不同的水下环境自适应地调节参数达到最优识别效果，实现在提高识别精度的同时减少系统计算负担，本方法可以在先验知识较少的情况下快速并准确地对水下磁性目标进行分类识别。

主权项：1.基于社会文化文明演进策略的水下磁性目标识别方法，包括以下步骤：步骤一，接收磁场信号并进行数据预处理，在水下布设磁传感器，采用三分量磁强计对水下目标的三个方向磁场分量同时进行测量，将D个朝向不同的磁强计按照直线排列，记录目标通过测量区域后得到的空间通过特性信号，对空间通过特性信号进行N次等间隔采样，得到D个长度为N的离散空间通过特性信号xd＝[xd1,xd2,…,xdN]，d＝1,2,…,D，对空间通过特性信号进行特征提取有利于提高分类性能，因此计算离散空间通过特性信号的梯度序列Δd＝[Δd1,Δd2,…,ΔdN],,其中为了使分类器更快地收敛，对均值和方差不同的原信号及梯度特征序列进行以零为中心的归一化处理，首先计算所有序列的均值和标准差，再将序列中的每个值减去序列的均值并除以序列的标准差得到调整后的数据；步骤二，初始化个体并组成文明空间，设置文明空间的群体规模为P，最大迭代次数为G，迭代数标号为g，g∈[1,G]，在第g次迭代中，文明空间表示为由P个M维个体组成，第g个个体具体表示为p＝1,2,…,P，每个个体的每一维初始值为[0，1]内的均匀随机数；步骤三，定义LSTM神经网络的架构，LSTM神经网络可以学习时序数据时间步之间的依赖性和相关性，将LSTM神经网络作为识别系统中的分类器，数据通过神经网络的流程如下：首先将数据输入到具有n1个神经元的双向,LSTM,层，其中激活函数使用双曲正切函数，并输出序列的最后一个元素；再通过大小为n2的全连接层，最后通过softmax层和分类层，实现神经网络对数据内部依赖关系的自动挖掘和学习；步骤四，设计社会文化文明演进策略演化LSTM神经网络分类器并定义适应度函数，社会文化文明演进策略被用于嵌入式优化LSTM神经网络中的关键参数，包括神经网络隐藏层神经元个数、神经网络训练次数和每次训练的批尺寸，由此定义社会文化文明演进策略中每个个体的适应度函数值为其中对应隐藏层神经元个数，对应训练次数，对应批尺寸，表示使用当前个体所代表的参数训练LSTM神经网络后神经网络对测试集分类的准确率，c1、c2和c3为常数，在离线阶段，社会文化文明演进策略可以自适应地调节和优化这些参数，以达到使用较少的运算量得到更高的识别率的目的；步骤五，根据文明空间划分社会空间，将当前文明空间内的全部个体随机划归为K个群集k＝1,2,…,K，定义为K个社会空间，社会空间满足条件k＝1,2,…,K，且Sgi∩Sgj＝φ，i＝1,2,…,K，j＝1,2,…,K，i≠j，则处于第k个社会空间内的个体表示为q＝1,2,…,PK，k＝1,2,…,K；步骤六，选取领导者并建立信仰空间，首先将当前文明空间中适应度函数值最大的个体确定为领导者然后分别在每个社会空间中建立独立的信仰空间，第k个社会的信仰空间表示为k＝1,2,…,K，m＝1,2,…,M，其中为第k个社会中的第m维规范知识区间，其中为变量下界，初始值为0；为变量上界，初始值为1；为对应的适应度函数值；为对应的适应度函数值，与的初始值为负无穷，领导者和每个信仰空间被用于引领个体的演进方向；步骤七，文明空间中的全部个体进行演进，每个社会中的全部个体依概率按照信仰空间演进或向领导者演进，实现对自身的每一维的更新，实施两种演进方式的概率分别为p1和1-p1，对于每个个体，在更新前首先进行概率判决，若概率判决结果决定该个体按照信仰空间更新，则第k个社会空间中第q个个体第m维的具体演进方式为k＝1,2,…,K，q＝1,2,…,PK，m＝1,2,…,M，其中N0,1为均值为0方差为1服从正态分布的随机数，ρ、η为常数；若概率判决结果决定该个体向领导者演进，则首先计算该个体与领导者的距离为k＝1,2,…,K，q＝1,2,…,PK，m＝1,2,…,M，规定第k个社会空间中第q个个体第m维的具体演进方式为k＝1,2,…,K，q＝1,2,…,PK，m＝1,2,…,M；步骤八，根据演进后的个体更新社会空间的信仰空间，选取适应度函数值最大的β个个体按照均等的概率被用于更新每个社会空间中规范知识的上界或下界及其对应的适应度函数值，具体方式如下：若满足条件或则更新规范知识下界及其适应度函数值为k＝1,2,…,K，q∈[1,2,…,β]，m＝1,2,…,M；若满足条件或则更新每个社会的规范知识上界及其适应度函数值为k＝1,2,…,K，q∈[1,2,…,β]，m＝1,2,…,M，对每个社会空间重复以上操作后得到更新后的信仰空间为k＝1,2,…,K，m＝1,2,…,M；步骤九，生成新一代文明空间，将演进后社会空间中的全部个体合并，并用领导者替换当前文明空间中适应度函数值最小的个体，得到新一代的文明空间Cg+1；步骤十，判断是否达到最大迭代次数，若当前迭代数g＜G，则令g＝g+1,并返回步骤五；否则输出最后一代中的领导者，并根据其中的参数完成对神经网络的训练；步骤十一，在实测阶段，对实测数据进行与步骤一相同的预处理，并用训练优化后得到的最优神经网络对水下磁性目标进行识别；步骤十二，仿真实验验证，在仿真实验中，测试设计的水下磁性目标识别方法的性能，可以在先验知识较少的情况下，快速并准确地对水下磁性目标进行分类识别。

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百度查询： 中国船舶重工集团公司第七六0研究所 基于社会文化文明演进策略的水下磁性目标识别方法

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