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学习向量量化神经网络在多波束底质分类中的应用研究
学习向量量化神经网络在多波束底质分类中的应用研究
来源 :武汉大学学报(信息科学版) | 被引量 : 21次 | 上传用户:anjo888
【摘 要】
:
利用多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络分类方法实现了对海底砂、砾石和基岩等底质类型的快速、有效的识别。通过比较,证明了该方法能较好地区分出不同海底底质类型。
【作 者】
:
唐秋华
周兴华
丁继胜
刘保华
【机 构】
:
中国海洋大学海洋地球科学学院,国家海洋局第一海洋研究所,香港理工大学土地测量与地理资讯学系
【出 处】
:
武汉大学学报(信息科学版)
【发表日期】
:
2006年03期
【关键词】
:
LVQ神经网络
多波束测深系统
反向散射强度
海底声像图
底质分类
【基金项目】
:
国家863计划资助项目(2004AA616080,2001AA613040),国家海洋局青年海洋科学基金资助项目(2002306),香港理工大学资助项目(G-V931),香港RGC资助项目(B-Q734).
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利用多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络分类方法实现了对海底砂、砾石和基岩等底质类型的快速、有效的识别。通过比较,证明了该方法能较好地区分出不同海底底质类型。
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