مقایسه دقت و زمان کلاس‌بندی الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی برای شناسایی غواص

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد-دانشگاه امام حسین(ع)

2 دانشگاه امام حسین(ع)،دکتری برق

چکیده

ویژگی‌های منحصر به فرد و امکان انتشار آسان سیگنال‌های صوتی در محیط زیر آب، امکان شناسایی و ردگیری اهداف زیر آبی بوسیله آنها را فراهم می‌کند. از جمله کاربردهای پدافندی سیگنال صوتی در حوزه‌ی دریا را می‌توان استفاده از سونار برای شناسایی غواص به منظور جلوگیری از نفوذ غواصان در نیروگاه‌های ساحلی و همچنین حفاظت از تجهیزات بندرگاهی و... نام برد. برای این مقصود شناسایی صحیح غواص از سایر اهداف زیرآبی مانند: دلفین‌ها و توده ماهی‌ها اهمیت می‌یابد. در این مقاله برای شناسایی غواص از دو روش کلاس‌بندی اهداف ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی استفاده شده است و برای این کار از دو ویژگی قدرت هدف و سرعت هدف بهره گرفته شده است. در انتها نتایج این روش‌ها براساس دقت و زمان کلاس‌بندی و شناسایی مورد ارزیابی قرارگرفته است. شبیه‌سازی‌ها نشان دهنده‌ی آن است که الگوریتم شبکه عصبی پرسپترون چند لایه بهترین نتیجه را دارد.1 1 1 4 1 4 1 4 1 4 1 4 4

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Comparison of classification accuracy and time of support vector machine and neural network algorithms for diver detection

نویسندگان [English]

  • علی شعبانی 1
  • سید محمد علوی 2
چکیده [English]

Unique features and the possibility of easy dissemination of acoustic signals in underwater environment provide the ability to identify and track the underwater targets. From applications of acoustic signals in passive defense, the following can be named: use of sonar for diver detection in order to prevent the diver’s entrance to harbor equipment plants, protection from the coastal power and so on….for this goal, correct diver detection from other underwater targets such as: dolphins and fish schools is important. In this paper, for diver detection, two classification algorithms, support vector machine (SVM) and neural network, have been used. For this work, two features, target strength (TS) and speed have been used. Finally the results of these algorithms have been evaluated based on classification and detection accuracy and time. The simulations indicate that, MLP neural network algorithm has the best result.

کلیدواژه‌ها [English]

  • target strength (TS)
  • Neural Network
  • Targets Classification
  • Sonar
  • Support vector machine (SVM)
  • diver detection