Testing the temporal robustness of an automatic aural classifier.
Notice bibliographique
Résumé
Military sonar systems must detect and classify submarine threats at ranges safely outside their circle of attack. However, in littoral environments, echoes from geological features (clutter) are frequently mistaken for targets of interest, resulting in degraded performance. Perceptual signal features similar to those employed in the human auditory system can be used to automatically discriminate between target and clutter echoes, thereby improving sonar performance. [J. Acoust. Soc. Am. 122, 1502–1517 (2007)] The present work examines the temporal robustness of the aural classifier using data from two field trials: the first in 2007 and the second in 2009. The experiments were conducted on the Malta Plateau using a cardioid towed-array receiver, and a broadband source transmitting linear FM sweeps from 600–3500 Hz. The data set consists of hundreds of pulse-compressed echoes from several surrogate targets and geological clutter objects. The echoes are examined using an automatic classifier that processes each echo to extract perceptual features. Each echo is classified as target or clutter based on the position vector formed by these features. The classifier establishes a boundary between clutter and target echoes in the feature space using the 2007 experiment. Temporal robustness is investigated by testing the classifier on echoes from the 2009 experiment. In this work, the experiments are reviewed and initial results are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».