论文摘要
深海实验数据较难满足深度学习需要的庞大数据量。本文使用声传播模型计算得到的仿真数据对卷积神经网络进行训练,利用得到的卷积网络对实验数据进行深度估计,并与传统匹配场处理方法进行对比。结果表明,方法在距离未知情况下的测深性能优于常规匹配场处理方法。
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文章来源
类型: 国内会议
作者: 刘一宁,牛海强,李整林
关键词: 深海,卷积神经网络,单水听器,测深
来源: 中国声学学会水声学分会2019年学术会议 2019-05-25
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 物理学,工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室中国科学院大学
分类号: TB565.1;TP183
页码: 138-140
总页数: 3
文件大小: 490k
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