Classificação de navios por tons característicos de seus sinais acústicos pelo emprego de support vector machine

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Mikey da Silva Neto
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Máquinas de vetores-suporte
Processamento de sinais acústicos
Classificação de padrões
Sonar
Pesquisa operacional
Matemática
Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2008
Resumo: A classificação de sinais acústicos é de importância fundamental para as unidades navais e aeronavais, tanto navios e essencialmente submarinos, quanto para aeronaves com capacidade antissubmarino (P-3AM, da FAB). Neste contexto, empregou-se o método de Support Vector Machine (SVM) para realizar a classificação dos navios, com base na análise de tons característicos produzidos pelos seus sinais acústicos. Comparando os resultados decorrentes do uso de Redes Neurais Artificiais aos obtidos com uso do SVM, concluiu-se que este segundo método gerou um aumento de performance no classificador em função das características extraídas dos tons. Contudo os tempos computacionais foram considerados elevados, razão porque há a necessidade de maiores investigações para adequar o emprego do SVM em um ambiente operacional.
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