[发明专利]一种基于深度学习的漂流式浅海局部地声参数预测方法有效
| 申请号： | 202310904340.6 | 申请日： | 2023-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN116660996B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 张晓波;马宇轩;姜赋坤;魏峥嵘;张倩然;王胜利;周兴华 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G01V1/38 | 分类号： | G01V1/38;G06N3/04;G06N3/084 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 王鸣鹤 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的漂流式浅海局部地声参数预测方法，属于浅海局部地声参数的数据处理技术领域，具体包括如下步骤：采用漂流方式获取海底反射数据；对采集到的原始海底反射数据进行预处理；再基于几何声波传播模型根据信号到达时间区分反射波和直接到达波，获取实际的海底反射信息；基于积分变换法和待定系数法构建二维海底反射信息数据集；在数据集上训练多通道自相关度机制神经网络，网络输出即是海底反射信息对应的海底地声参数。本发明克服现有技术中在预测浅海局部地声参数时，不能实现局部宽掠射角范围内的声学数据采集、浅海局部声场建模复杂、模型训练效率较低问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 漂流 浅海 局部 参数 预测 方法 | ||
【主权项】：
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