[发明专利]一种基于自组织竞争型神经网络的海洋声速剖面获取方法在审
| 申请号： | 202011473832.7 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112598113A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 屈科 | 申请（专利权）人： | 广东海洋大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/063;G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人： | 陈炳萍 |
| 地址： | 524088 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自组织竞争型神经网络的海洋声速剖面获取方法，涉及海洋声速剖面领域，首先将历史声速剖面的样本剖面表示为平均值加上正交经验函数向量乘以对应各阶剖面系数An的形式；然后对历史海表参数Xn进行处理；并将S1中的An、S2中的历史海表参数Xn组成样本训练向量；再采用自组织竞争型的神经网络算法训练样本集，形成人工神经元拓扑结构；然后获取实时海表参数，并将其输入神经元拓扑结构，获取实时海表参数对应的An；最后结合历史平均声速剖面、EOF向量和实时EOF系数，将样本剖面表示为An的形式，获得实时的海洋声速剖面。本发明通过人工神经网络发掘样本数据中包含的声速剖面与海面遥感参量间的关系，能够提高获得的声速剖面的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 组织 竞争 神经网络 海洋 声速 剖面 获取 方法 | ||
【主权项】：
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