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聲學所提出一種利用聲場大數據和深度學習的寬
來源:未知 日期:2019-08-31 23:30

  作為國家在科學技術方面的最高學術機構和全國自然科學與高新技術的綜合研究與發展中心,建院以來,中國科學院時刻牢記使命,與科學共進,與祖國同行,以國家富強、人民幸福為己任,人才輩出,碩果累累,為我國科技進步、經濟社會發展和國家安全做出了不可替代的重要貢獻。

  在有實際觀測數據的場景下,機器學習在海洋聲源定位方面已經顯示出應用潛力。然而,采集海上實測數據往往成本較高,在某些場景下甚至難以實現。如何在不確知環境下準確定位水下聲源是水聲應用領域最具挑戰性的問題之一。

  海洋研究所的研究人員聯合提出一種適用于不確知海洋環境的基于深度學習的水聲被動定位方法。該方法利用聲場傳播模型生成的上千萬個訓練樣本,對一組

  2019年7月在線發表于國際學術期刊Journal of the Acoustical Society of America。這種基于深度學習的水聲被動定位方法,通過假設大量環境參數的組合,利用聲傳播模型生成仿真的大聲場數據集,以應對環境的不確定性。為在大數據集上訓練深度學習模型,研究人員采用了兩步訓練策略。第一步,通過一個殘差卷積網絡確定聲源的距離區間(每個區間的尺度為5 km);第二步,對聲源的距離和深度進行較高分辨率估計。

  1.5 km以下,83.8%的深度估計誤差在10 m以內,進一步驗證了算法在不確知環境下的定位性能。該項研究受到國家自然科學基金(11434012,11874061

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