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学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络在声学底质分类中具有广泛应用. 常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度. 本文提出采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别. 将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高. 相似文献
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多波束测深技术是目前水下地形测量的主要技术手段,测量平台的瞬时姿态及方位是影响多波束测深系统最终成果准确度的重要因素。GNSS方位辅助惯性导航系统,作为目前应用较为广泛的方位、姿态、及位置综合测量系统,不仅能够提供高精度位置信息,同时也能提供测量平台的瞬时姿态及方位数据,而且因为具有GNSS方位辅助测量,使得最终方位测量结果比传统方位测量精度大大提高,这对于多波束最终测量成果精度提高具有重要意义。文中从GNSS方位辅助惯性导航系统原理及技术优势出发,结合Trimble RTX后处理技术,从姿态测量、方位测量及辅助高程测量方面分析了在多波束水下地形测量中的应用,并以实际测量成果来展现其在水下地形精密测量技术方面的优势,结果显示,定位精度可以达到优于2 cm级别,方位精度可以优于0.01°(依赖于双GNSS天线之间的基线长度),该技术对水下地形测量准确度提升作用显著。 相似文献
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侧扫声呐是海洋调查常用的探测仪器,为保证测量数据的准确性,对其实际探测性能的评价就显得尤为迫切。文中从侧扫声呐的工作原理出发,梳理了检测力和分辨力在概念上的混淆,并提出了一种评价检测力的方法;通过在海底人工放置一些已知大小的目标物,精确测量各个目标物的位置信息,并使用EdgeTech 4200MP双频侧扫声呐系统对目标物进行扫测试验以检测其检测力。结果表明,目标物和航迹线方向平行时,能够清晰地分辨直径或边长为20 cm,30 cm的物体,不能分辨出直径为10 cm的圆形物体,但能较清晰的分辨出直径为0.9 cm的长绳;目标物在垂直航迹线方向时,能够清晰地分辨直径或边长为10 cm的目标物,但是不能分辨出直径为0.9 cm的长绳;综合评价得出其纵向检测力优于1 cm,横向检测力优于10 cm。对常用声呐探测仪器的标准化体系的建立有一定的帮助。 相似文献
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东海海底地形分区特征和成因研究 总被引:20,自引:0,他引:20
东海一直以其特殊的大地构造地位受到国内外地学界的关注,但作为主要受构造控制的东海海底地形的研究,以往简单趋势性描述居多,专门深入系统的研究尚不多见。不久前完成的高精度、全覆盖多波束海底地形勘测覆盖了东海部分外陆架、大陆坡全部、冲绳海槽和东部岛坡的一部分,取得了海量的测深数据。据此编绘的勘测多波束水深图和结合测区外的传统资料编绘的海底地形图使我们有机会可以重新审视和系统研究东海的海底地形特征。在定量确定了陆架坡折线、陆坡坡脚线和东部槽坡坡脚线的基础上划分出了大陆架、大陆坡、冲绳海槽平原和东部岛坡4大地形区,继之对各区的海底地形特征进行了研究和描述,并在区内选取了有代表性的5条剖面进行了剖析。另外,从地球内营力和外营力两方面分析了影响东海海底地形发育的因素。调查分析表明:整个东海地形分带明显,地形类型多样:大陆架十分宽阔,总体北宽南窄,从大陆向海平缓倾斜,发育了广泛的NW-SE向沙脊群,自大陆向东南呈扇形发散;大陆坡呈NE-SW向条带展布,海底地形陡峻,呈阶梯状下掉,总体北缓南陡,其上峡谷密布,上穿切外陆架,下直达海槽,同时坡麓上海台沟谷伴生发育;冲绳海槽北浅南深,其内在平坦的背景上发育了众多的海山和海丘,其中心又有槽中槽地形;东槽坡地形复杂,发育了 相似文献
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提出了根据实测声速剖面,利用经验正交函数建立了声速剖面场的数学模型,得到了任意点位的声速剖面对边缘波束数据进行声线折射改正的方法。该方法对提高多波束勘测效率和精度具有重要意义。 相似文献
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