文章摘要
唐秋华,刘保华,陈永奇,周兴华,丁继胜.基于自组织神经网络的声学底质分类研究[J].声学技术,2007,(3):380~384
基于自组织神经网络的声学底质分类研究
Acoustic seafloor classification using self-organizing map neural network
投稿时间:2005-11-02  修订日期:2006-06-20
DOI:
中文关键词: SOM神经网络  多波束测深系统  声学底质分类  反向散射强度
英文关键词: SOM neural network  multibeam sonar systems  acoustic seafloor classification  backscatter Strength
基金项目:863计划资助项目课题(2006AA09Z103);国家自然科学基金资助项目(40606026、40506018);香港RGC资助项目(B-Q734)
作者单位E-mail
唐秋华 中国海洋大学海洋地球科学学院, 青岛, 266003
国家海洋局第一海洋研究所, 青岛, 266001
香港理工大学土地测量及地理资讯学系, 香港 
tangqiuhua@fio.org.cn 
刘保华 国家海洋局第一海洋研究所, 青岛, 266001  
陈永奇 香港理工大学土地测量及地理资讯学系, 香港  
周兴华 国家海洋局第一海洋研究所, 青岛, 266001  
丁继胜 国家海洋局第一海洋研究所, 青岛, 266001  
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中文摘要:
      研究利用多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用自组织(Self Organizing Map,简称SOM)神经网络分类方法实现了对海底泥、砂、砾石和基岩等底质类型的快速、有效识别。通过实验示例,将SOM神经网络的分类结果与传统海底地质取样获取的真实底质类型进行分析比较,表明该方法是可行和有效的。
英文摘要:
      Multibeam sonar systems can provide hydrographic quality depth data as well as high-resolution seafloor sonar images. Using the seafloor-backscattered data from each beam and with automatic classification, seabed sediments distribution maps can be obtained directly. In this paper, the self-organizing map (SOM) neural network is used in acoustic seafloor classification from multibeam sonar data. This method can rapidly identify all kinds of seafloor types such as mud, sand, gravel and rock in the experimental surveying areas. Compared with the traditional geologic grab method, the experiment indicates that the SOM method is feasible and valid.
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