声纳探测器识别海雷与岩石数据集ConnectionistBenchSonarMinesvsRocksDataset-mohamedkhaledsadik
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳探测，数据集，机器学习，分类算法，海洋探测，目标识别，人工智能，数据科学
数据概述：该数据集包含用于声纳探测器识别海雷与岩石的数据，记录了在海洋环境中声纳信号的回波数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确指定，但数据集已广泛用于研究和应用。
地理范围：数据涵盖了多种海洋环境中的声纳探测场景。
数据维度：数据集包括90个特征，每个特征代表回波信号在不同角度的强度值。数据集还包括目标类别标签，指示目标是海雷还是岩石。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于澳大利亚昆士兰大学的声纳探测研究项目，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，分类算法和目标识别等领域的研究和应用，特别是在声纳信号处理和海洋探测任务中具有重要应用价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于声纳探测，目标识别等研究，如声纳信号分类，海底物体探测等。
行业应用：可以为海洋探测，军事防御等行业提供数据支持，特别是在水下目标识别方面。
决策支持：支持声纳探测系统的性能优化和目标识别准确性提升。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声纳信号处理和分类算法。
此数据集特别适合用于探索声纳信号的特征与分类规律，帮助用户实现海洋中海雷与岩石的准确识别，提高声纳探测系统的有效性。
