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基于MB栅格回波强度和改进BPNN的底质分类
被引量：
5
1
作者
何林帮
赵建虎
+1 位作者
张红梅
冯杰
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期956-962,共7页
提出了基于多波束栅格图像和改进神经网络的底质分类方法,研究了多波束栅格回波强度的提取方式和改进的反向传播(BP)神经网络.论述了波束脚印包络内以采样数量进行等角度栅格分配获取回波强度所在位置序列值,并在传统BP神经网络基础上...
提出了基于多波束栅格图像和改进神经网络的底质分类方法,研究了多波束栅格回波强度的提取方式和改进的反向传播(BP)神经网络.论述了波束脚印包络内以采样数量进行等角度栅格分配获取回波强度所在位置序列值,并在传统BP神经网络基础上附加动量因子和自适应学习率,同时为激活函数添加斜率和偏置可随误差信号进行修正.改进的BP神经网络不仅可以提高神经元的自适应能力,而且可以明显加快算法的收敛速度.利用提出的方法进行底质分类,实验结果表明,提出的方法显著提高了海底底质分类的分辨率和精度.
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关键词
多波束系统
回波
强度
提取
自适应学习率
动量BP神经网络
海底底质分类
原文传递
题名
基于MB栅格回波强度和改进BPNN的底质分类
被引量：
5
1
作者
何林帮
赵建虎
张红梅
冯杰
机构
武汉大学测绘学院
武汉大学动力与机械学院
出处
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期956-962,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41176068
40976061
40776048)
文摘
提出了基于多波束栅格图像和改进神经网络的底质分类方法,研究了多波束栅格回波强度的提取方式和改进的反向传播(BP)神经网络.论述了波束脚印包络内以采样数量进行等角度栅格分配获取回波强度所在位置序列值,并在传统BP神经网络基础上附加动量因子和自适应学习率,同时为激活函数添加斜率和偏置可随误差信号进行修正.改进的BP神经网络不仅可以提高神经元的自适应能力,而且可以明显加快算法的收敛速度.利用提出的方法进行底质分类,实验结果表明,提出的方法显著提高了海底底质分类的分辨率和精度.
关键词
多波束系统
回波
强度
提取
自适应学习率
动量BP神经网络
海底底质分类
Keywords
multibeam echo system
echo intensity extraction
adaptive learning rate
momen-tum BP neural network
seabed classification
分类号
P229 [天文地球—大地测量学与测量工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MB栅格回波强度和改进BPNN的底质分类
何林帮
赵建虎
张红梅
冯杰
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
5
原文传递
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