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基于回波强度的海底底质分类系统关键技术
被引量：
2
1
作者
何林帮
冯杰
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2015年第1期140-144,共5页
介绍基于回波强度的海底底质分类软件的框架,并从多波束声呐原理入手解析ALL格式多波束声呐数据的存储结构和内容,通过软件开发可实现ALL格式多波束声呐数据的解码,提取各种数据包,并且通过一系列的数据预处理形成基于波束脚印包络栅格...
介绍基于回波强度的海底底质分类软件的框架,并从多波束声呐原理入手解析ALL格式多波束声呐数据的存储结构和内容,通过软件开发可实现ALL格式多波束声呐数据的解码,提取各种数据包,并且通过一系列的数据预处理形成基于波束脚印包络栅格的高分辨率声呐图像。最后,利用改进的BP神经网络对生成的声呐图像进行海底底质分类。实验证明,本系统对底质全图分类效果很好,并为海底微地貌识别提供精确可靠的依据。
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关键词
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改进的BP神经网络
底质分类
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题名
基于回波强度的海底底质分类系统关键技术
被引量：
2
1
作者
何林帮
冯杰
机构
武汉大学测绘学院
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2015年第1期140-144,共5页
基金
国家自然科学基金(41176068
41376109)
文摘
介绍基于回波强度的海底底质分类软件的框架,并从多波束声呐原理入手解析ALL格式多波束声呐数据的存储结构和内容,通过软件开发可实现ALL格式多波束声呐数据的解码,提取各种数据包,并且通过一系列的数据预处理形成基于波束脚印包络栅格的高分辨率声呐图像。最后,利用改进的BP神经网络对生成的声呐图像进行海底底质分类。实验证明,本系统对底质全图分类效果很好,并为海底微地貌识别提供精确可靠的依据。
关键词
all格式文件
改进的BP神经网络
底质分类
Keywords
ALL format file
improved BP neural network
sediment classification
分类号
P229 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于回波强度的海底底质分类系统关键技术
何林帮
冯杰
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2015
2
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