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声学所提出一种利用声场大数据和深度学习的宽
来源:未知 日期:2019-08-31 23:04

  作为国家在科学技术方面的最高学术机构和全国自然科学与高新技术的综合研究与发展中心,建院以来,中国科学院时刻牢记使命,与科学共进,与祖国同行,以国家富强、人民幸福为己任,人才辈出,硕果累累,为我国科技进步、经济社会发展和国家安全做出了不可替代的重要贡献。

  在有实际观测数据的场景下,机器学习在海洋声源定位方面已经显示出应用潜力。然而,采集海上实测数据往往成本较高,在某些场景下甚至难以实现。如何在不确知环境下准确定位水下声源是水声应用领域最具挑战性的问题之一。

  海洋研究所的研究人员联合提出一种适用于不确知海洋环境的基于深度学习的水声被动定位方法。该方法利用声场传播模型生成的上千万个训练样本,对一组

  2019年7月在线发表于国际学术期刊Journal of the Acoustical Society of America。这种基于深度学习的水声被动定位方法,通过假设大量环境参数的组合,利用声传播模型生成仿真的大声场数据集,以应对环境的不确定性。为在大数据集上训练深度学习模型,研究人员采用了两步训练策略。第一步,通过一个残差卷积网络确定声源的距离区间(每个区间的尺度为5 km);第二步,对声源的距离和深度进行较高分辨率估计。

  1.5 km以下,83.8%的深度估计误差在10 m以内,进一步验证了算法在不确知环境下的定位性能。该项研究受到国家自然科学基金(11434012,11874061

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