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基于贝叶斯信息准则的多波束海底底质非监督分类
被引量：
4
1
作者
牛樱晓
崔晓东
+2 位作者
胡海洋
丁继胜
阳凡林
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第2期22-32,43,共12页
海底底质分类作为海洋测绘的主要研究方向,适用于无先验样本的非监督底质分类技术是重要的研究内容。传统K-均值聚类方法存在主观设置参数的局限性,无法准确高效判别最优聚类数。因此,本研究首先依据多波束反向散射强度角度响应曲线数据...
海底底质分类作为海洋测绘的主要研究方向,适用于无先验样本的非监督底质分类技术是重要的研究内容。传统K-均值聚类方法存在主观设置参数的局限性,无法准确高效判别最优聚类数。因此,本研究首先依据多波束反向散射强度角度响应曲线数据,结合贝叶斯信息准则构建特征概率密度模型,实现聚类数的准确寻优;其次,融合多波束强度特征和地形特征构建基于K-均值的海底底质非监督分类模型。实验表明:该方法准确解释了实际底质的分布情况,总体分类精度和Kappa系数分别为77.97%和0.67,相较于最大最小值法和中心点法分别提高了13.93%、0.22和1.69%、0.02,收敛迭代次数比中心点法减少67次,提高了分类效率,为海底底质的自适应聚类提供参考。
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关键词
角度响应
反向散射数据
贝叶斯信息准则
K-均值聚类
底质分类
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职称材料
多波束声呐海底底质半监督学习分类方法
被引量：
2
2
作者
倪海燕
王文博
+2 位作者
任群言
鹿力成
马力
《声学技术》
CSCD
北大核心
2023年第4期524-532,共9页
多波束测深声呐的反向散射数据中包含海底表层的声学信息,可以用来进行海底表层底质分类。但实际中通过物理采样获得大范围的底质类型的标签信息所需成本过高,制约了传统监督分类算法的性能。针对实际应用中只拥有大量无标签数据和少量...
多波束测深声呐的反向散射数据中包含海底表层的声学信息,可以用来进行海底表层底质分类。但实际中通过物理采样获得大范围的底质类型的标签信息所需成本过高,制约了传统监督分类算法的性能。针对实际应用中只拥有大量无标签数据和少量有标签数据的情况,文章提出了基于自动编码器预训练以及伪标签自训练的半监督学习底质分类算法。利用2018年和2019年两次同一海域实验采集的多波束测深声呐反向散射数据,对所提算法进行了验证。数据处理结果表明,相比仅利用有标签数据的监督分类算法,提出的半监督学习分类算法保证分类准确率的同时所需的有标签数据更少。自动编码器预训练的半监督学习分类方法在有标签样本数量极少时的准确率仍高于75%。
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关键词
多波束测深声呐
反向散射数据
海底底质分类
半监督学习
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职称材料
题名
基于贝叶斯信息准则的多波束海底底质非监督分类
被引量：
4
1
作者
牛樱晓
崔晓东
胡海洋
丁继胜
阳凡林
机构
山东科技大学测绘与空间信息学院
自然资源部第一海洋研究所
自然资源部海洋测绘重点实验室
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第2期22-32,43,共12页
基金
国家自然科学基金项目(41930535,41906165,52201400)
山东省自然科学基金项目(ZR2022QD043)
+1 种基金
山东省研究生教育创新计划建设项目(SDYJG19083)
山东科技大学科研创新团队支持计划项目(2019TDJH103)。
文摘
海底底质分类作为海洋测绘的主要研究方向,适用于无先验样本的非监督底质分类技术是重要的研究内容。传统K-均值聚类方法存在主观设置参数的局限性,无法准确高效判别最优聚类数。因此,本研究首先依据多波束反向散射强度角度响应曲线数据,结合贝叶斯信息准则构建特征概率密度模型,实现聚类数的准确寻优;其次,融合多波束强度特征和地形特征构建基于K-均值的海底底质非监督分类模型。实验表明:该方法准确解释了实际底质的分布情况,总体分类精度和Kappa系数分别为77.97%和0.67,相较于最大最小值法和中心点法分别提高了13.93%、0.22和1.69%、0.02,收敛迭代次数比中心点法减少67次,提高了分类效率,为海底底质的自适应聚类提供参考。
关键词
角度响应
反向散射数据
贝叶斯信息准则
K-均值聚类
底质分类
Keywords
angular response
backscatter data
Bayesian information criterion
K-means clustering
sediment classification
分类号
P717 [天文地球—海洋科学]
P229.1 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
多波束声呐海底底质半监督学习分类方法
被引量：
2
2
作者
倪海燕
王文博
任群言
鹿力成
马力
机构
中国科学院声学研究所
中国科学院水声环境特性重点实验室
中国科学院大学
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2023年第4期524-532,共9页
基金
国家自然科学基金(11604360)。
文摘
多波束测深声呐的反向散射数据中包含海底表层的声学信息,可以用来进行海底表层底质分类。但实际中通过物理采样获得大范围的底质类型的标签信息所需成本过高,制约了传统监督分类算法的性能。针对实际应用中只拥有大量无标签数据和少量有标签数据的情况,文章提出了基于自动编码器预训练以及伪标签自训练的半监督学习底质分类算法。利用2018年和2019年两次同一海域实验采集的多波束测深声呐反向散射数据,对所提算法进行了验证。数据处理结果表明,相比仅利用有标签数据的监督分类算法,提出的半监督学习分类算法保证分类准确率的同时所需的有标签数据更少。自动编码器预训练的半监督学习分类方法在有标签样本数量极少时的准确率仍高于75%。
关键词
多波束测深声呐
反向散射数据
海底底质分类
半监督学习
Keywords
multi-beam sonar
backscatter data
seafloor sediment classification
semi-supervised learning
分类号
O427 [理学—声学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯信息准则的多波束海底底质非监督分类
牛樱晓
崔晓东
胡海洋
丁继胜
阳凡林
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
4
在线阅读
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职称材料
2
多波束声呐海底底质半监督学习分类方法
倪海燕
王文博
任群言
鹿力成
马力
《声学技术》
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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