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저자정보
김태환 (숭실대학교) 이미현 (숭실대학교) 서유정 (숭실대학교) 장범희 (숭실대학교) 임성빈 (숭실대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2018년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2018.6
수록면
673 - 676 (4page)

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In this paper, the direction of movement of underwater target is identified through machine learning. The passive sonar signals are processed to get the correlation matrix for each sensor. The movements of the target are classified according to the on-top position. We used the quadratic support vector machine (SVM), the bootstrap aggregating (bagging), and the feed-forward neural network (FNN) for direction classification. The discrimination rates of the three types of machine learning are varying according to the type of the feature vectors.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특징 추출
Ⅲ. 기계 학습
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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