贝叶斯优化-调整机器学习用于水下声学目标定位
Yan Liu1, Wen Zhang1, Jian Shi1
1College of Meteorology and Oceanography, National University of Defense Technology, Changsha 410073, People's Republic of China.
这项研究介绍了一种贝叶斯优化调整的机器学习方法,用于水下声学目标定位 (UATL),优于传统方法. 新方法在定位水下目标方面实现了高精度,即使在环境噪音下也是如此.
科学领域:
- 海洋学 海洋学 海洋学
- 声学 声学 在声学方面
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 水下声学目标定位 (UATL) 面临挑战,因为环境噪音和处理效率低下,与现有方法如匹配场处理 (MFP) 面临挑战.
- 准确和实时的UATL对于各种应用程序至关重要,但仍然难以实现.
研究的目的:
- 开发和评估一种新的贝叶斯优化调整机器学习方法,用于增强UATL.
- 将这种新方法的性能与传统的MFP和其他具有不同超参数调整策略的机器学习方法进行比较.
主要方法:
- 使用KRAKEN传播代码为特定的浅海环境生成模拟训练数据.
- 采用了两种机器学习模型:k-最近邻居和支持向量回归.
- 利用贝叶斯优化进行超参数调整,并将其与替代方法进行比较.
主要成果:
- 与MFP相比,机器学习方法显示出更高的本地化准确性.
- 成功识别了5.6公里 (误差<0.1公里) 和79米深度 (误差<0.5米) 的水下目标.
- 贝叶斯优化在超参数调整方面比其他方法更有效.
结论:
- 提出的贝叶斯优化调整机器学习方法为UATL提供了更准确,更有效的解决方案.
- 这种方法有效地解决了传统方法在杂和大规模数据场景中的局限性.
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