声纳数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳信号,分类,神经网络,金属圆柱,岩石,频率调制,特征提取
数据概述：
本数据集用于研究使用神经网络分类声纳信号的任务。数据集由Terry Sejnowski（加州圣地亚哥大学Salk研究所）贡献，与Allied-Signal Aerospace Technology Center的R. Paul Gorman合作开发。数据集包含111个金属圆柱的声纳信号模式和97个岩石的声纳信号模式，这些信号在不同的角度和条件下获得。每个模式由60个数值组成，范围在0.0到1.0之间，每个数值代表特定频率带的能量在一个时间段内的积分值。标签为“R”表示岩石，“M”表示金属圆柱（矿）。
数据用途概述：
该数据集适用于测试学习速度、最终学习质量、泛化能力或这些因素的组合。数据集可用于进行独立于角度的实验，在这些实验中，整个数据集被随机分割用于训练和测试；也可用于依赖于角度的实验，在这些实验中，训练和测试集被精心控制，确保每组包含适当比例的角度样本。通过使用不同的网络结构（有无隐藏层，不同数量的隐藏单元），可以研究网络性能的变化。
举例：
声纳数据集包含111个金属圆柱和97个岩石的声纳信号模式。每个模式由60个数值组成，代表特定频率带的能量。标签为“R”表示岩石，“M”表示金属圆柱。数据集可用于训练神经网络，以区分金属圆柱和岩石的声纳信号。
