摘要
本发明公开一种基于海底表层沉积物声学特征的海底底质分类方法及产品,涉及海底声学探测领域。本发明首先获取海洋环境中测量区域的海底声反射实测数据,并反演得到海底表层沉积物特性参数;通过分析海底表层沉积物特性参数的不确定性和相关性,筛选出海底表层沉积物声学特征参数;基于海底表层沉积物声学特征参数构建深度神经网络模型,包括海底声学‑物理信息神经网络模型和沉积物属性预测神经网络模型;根据海底声反射实测数据和海底表层沉积物声学特征参数扩展训练样本集,对深度神经网络模型进行训练和测试;采用训练好的海底底质分类模型进行测量区域的海底底质分类,能够实现海底底质的精细化分类,并提高分类的连续性和分类精度。
技术关键词
海底表层沉积物
海底底质分类方法
构建深度神经网络
参数反演方法
声学特征
深度神经网络模型
训练样本集
声源系统
同步控制系统
换能器阵列
接收系统
海底声学探测
数据
声反射系数
协方差矩阵
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声学特征
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唤醒词检测方法
唤醒语音助手
协同跟踪控制方法
交叉熵算法
跟踪控制装置
列车紧急制动
离线
随钻测井仪器
参数反演方法
地层电阻率
误差
神经网络训练
识别方法
音频
声音传感器
声学特征
图像采集装置