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基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法 总被引：2，自引：2，他引：0
利用粒子群优化算法（PSO）较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特征向量,利用PSO-BP方法对海底底质进行分类识别。实验表明,3类底质分类精度均大于90%,高于BP神经网络70%左右的分类精度,表明PSO-BP方法可有效应用于海底底质的分类识别。 相似文献
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概述了目前主要的基于侧扫声纳图像的海底分类方法,重点介绍了分形维在侧扫声图海底分类中的应用及图像分形维的几种估计方法,包括Peleg法、微分盒计数、移位微分盒计数和标准差盒计数法,并给出利用上述方法获得的三种典型底质侧扫声图的分形维计算结果。 相似文献
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针对利用侧扫声纳检测海底管道时因其检测声影图像模糊而导致管道悬空高度检测误差过大的问题,提出了侧扫声纳声波掠射角优化设计的思路及方法。阐述了利用侧扫声纳对海底管道进行检测的工作原理,并利用海底管道和海底底质反向散射强度的计算公式探讨了声波在海底的反向散射强度、侧扫声纳声影图像的质量以及声波掠射角的取值这三者之间的关系对海底管道悬空高度h计算精度的影响,从理论上确定声波掠射角最佳取值范围的存在。通过工程实例的现场检测与比对试验,获得了在本试验所处海域环境中利用侧扫声纳检测海底管道时声波掠射角的最佳取值范围,对于类似的海底管道检测工程具有一定的指导意义。 相似文献
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介绍几种典型的海底底质分类技术 总被引：2，自引：0，他引：2
本文主要介绍了四家海洋仪器公司的最新海底底质分类技术。它们分别利用多波束的反向散射强度数据、单波束的回声波形结构数据和旁侧声纳数据。采用了多参数统计分析、波形结构分析和影像属性分析等方法，实现了快速、高效、大面积地对海底底质进行间接的分类。尽管它们的技术各不相同，但都可以分为监督分类方式和非监督分类方式。 相似文献
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考虑海底沉积介质为双相介质,为了更好地模拟实际海底底质的不均匀性,将随机介质理论引入双相介质理论。首先,通过基于随机-双相介质理论的高阶有限差分数值技术模拟计算海底底质分别为泥质砂、泥、泥质砾时的地震反射波信号。然后利用小波变换分别求取不同底质的一次反射波的包络作为其特征向量,最后利用基于粒子群智能算法优化的支持向量机神经网络对这些反射波信号进行分类识别。为了进一步考察所用方法的抗噪能力,对正演得到的海底底质反射波信号分别加入10%、30%、50%的高斯白噪音之后再进行分类,支持向量机仍然取得了较好的分类预测效果。基于上述正演模拟及分类识别方法的论证,提出了一套行之有效的微机软件模拟海底沉积物分类识别的一般化流程,这将有利于开展海底沉积物反射特征的进一步研究。 相似文献
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在总结了目前海底底质分类研究的基础之上,率先提出利用计算机数值模拟技术对海底底质进行分类识别研究。相较于目前海底底质分类研究中所使用的水槽实验法,提出采用计算机数值正演技术模拟实际地震勘探中数据采集过程。在分类识别算法上,分别采用支持向量机(SVM)和模糊C均值聚类(FCM)算法对采集的数据进行分类,为使支持向量机分类识别率达到最大,引入差分进化算法对支持向量机中关键参数进行最优化搜索,并研究了向原始地震记录中加入10%,30%,50%的高斯白噪音时算法的稳定性。在分析了这两种算法分类识别的正确率及其各自的优缺点后,提出了海底底质分类识别的两步法,即(1)先利用模糊C均值聚类进行一粗糙的预测分类,在每一类中挑选聚类性较好的数据作为支持向量机的训练样本;(2)将上一步中筛选的样本作为支持向量机的训练样本,并用差分进化算法优化支持向量机分类参数,再利用训练好的支持向量机对其余数据做预测分类。鉴于计算机数值模拟的可重复性、高效快速性及本文提出的模糊C均值聚类-支持向量机方法的鲁棒性,为便于开展进一步研究,归纳总结了一套行之有效的采用计算机数值模拟技术开展海底底质分类识别研究的一般化流程。 相似文献
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海底表层底质分布信息的准确获取在构建海洋基础地理数据库中发挥着重要作用。目前,多波束是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,基于多波束测深和反向散射强度数据所派生的声学特征被广泛应用于底质分类建模。然而,随着特征维度的增加,特征空间中存在的无关和冗余特征严重影响底质分类精度。为了定量评估声学特征对底质类别的表征能力,并消除无效特征对分类结果的干扰,本文提出了基于多维度声学特征优选的海底底质分类方法。首先,结合实际底质样本的物理属性对多维特征进行排序和优选,排除冗余和无关特征。其次,分别应用支持向量机、随机森林和深度信念网络构建海底底质监督分类模型。通过利用爱尔兰海南部多波束调查数据和实地取样信息进行试验,结果表明提出方法对海底底质的总体分类精度和Kappa系数分别最高达到了86.20%和0.834,相较于主成分分析和熵指标特征选择方法有明显提高,突出了该方法在海底底质探测及制图的应用潜力。 相似文献
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海底底质的快速探测和精细划分对海洋工程建设 、海洋资源开发等具有重要意义。多波束探测是目前声学底质遥测 的有效手段之一, 通常提取多波束反向散射强度图像和地形数据中的多维特征结合分类器进行底质分类。一方面, 若特征空 间维数过高, 分类效率会显著降低; 另一方面, 个别特征容易放大原始数据处理过程中仍存留的异常现象。针对这一问题, 本文提出了一种结合 Re1iefF 算法和随机森林 (Random Forest, RF) 算法的多波束底质分类方法。提取反向散射强度和地形 共 16 维特征, 利用Re1iefF 算法进行特征筛选, 排除低相关性特征, 降低特征空间维数, 结合采样点数据进行模型训练以构 建多波束底质分类模型。试验结合随机森林算法对未经特征筛选 、经主成分分析 (Principa1 Component Ana1ysis, PCA) 特征 优化后的特征进行分类实验作为对比。本文方法 Kappa 系数达到 85%, 分类总精度高于 90%, 精度具有明显优势, 耗时也 比较短。可见, 本文提出的结合 Re1iefF 和随机森林模型的多波束底质分类方法可以在保证分类精度的同时对多维特征进行 优化, 有效地提高了分类效率, 可对海底底质分类研究提供参考。 相似文献
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在海底声纳测量实践中，通过研究测量区域的地貌特点，分析图像的纹理与层次特征，较好地判释了不同物质结构的底质类型、灾害性地形和人工地物。 相似文献
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针对目前海底底质分类要素单一造成的底质分类类别不够细致和底质信息获取效率低等问题,提出一种顾及声图纹理特征的海底底质分类方法,综合利用海底底质来源、地理等属性以及声图纹理特征等分类要素,进一步细化海底底质类别,解决了海底底质分类信息混淆或表达不充分等问题。实例数据分析表明,该分类方法克服了传统方法单一考虑底质粒度信息的缺点,可以真实反映海底底质的时空变化特性以及一定范围内的表面起伏特征,并且所包含的海底底质分类信息量更全面,从而可以为用户提供直接形象的海底底质信息。 相似文献
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