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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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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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针对海底地形复杂程度分类问题,在考虑传统水深均值的基础上引入坡度和起伏度两个地形因子作为表征海底地形复杂程度的分类指标并进行量化,对水深数据空间分辨率进行统一,建立包含18种典型海底特征的海底地形复杂度分类库,利用BP神经网络对建立的分类库进行训练学习。为验证该方法的有效性和适用性,选取地形复杂度不同的4块实验区分别采用统计学方法和BP神经网络算法进行海底地形复杂度进行分类,对比发现该方法可以实现海区海底平坦、一般、复杂三种地形的自动识别与分类,并保留实验区海底地形复杂度细节信息。 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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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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Seabed Classification Using BP Neural Network Based on GA 总被引：4，自引：0，他引：4
INTRODUCTIONUnderwaterremotesensingtools,suchasmulti beam ,sidescansonar,sub bottom pro file ,video ,etc .,arenormalmeanstoexploreseabed .Foreaseofnotation ,sidescansonarim ageisusedtodemonstrateseabedimage .Sidescansonarisakindofhigh resolutionimagingandcancontinuouslymonitorthechangesofseafloor.Inordertorelievetechniciansfromhardhandwork ,theautomaticclassificationbycomputerisneeded .Differentfromthespatialremotesensingimage ,underwatersonarimageistheformernon multi spectralimage .Theo… 相似文献
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针对传统分类方法易受到"同物异谱"和"同谱异物"影响，致使河口湿地覆盖分类精度较低的问题，提出一种基于遗传算法优化BP神经网络分类算法。以江苏省临洪河口湿地为研究区，选用哨兵Sentinel-2影像，经辐射校正、大气校正和图像裁剪等预处理后，构建基于自适应遗传算法优化的BP神经网络算法开展临洪河口湿地土地覆盖分类研究，并与传统BP神经网络、支持向量机和随机森林算法进行精度比较。研究结果表明：遗传算法优化后的BP神经网络算法开展河口湿地土地覆盖分类的总精度为96.162 7%，Kappa系数为0.952 0；与传统BP神经网络、支持向量机和随机森林分类算法的分类总精度相比，分别提高了7.359 7%、11.677 9%和6.042 4%；对应的Kappa系数也相应提高了0.090 8、0.118 0和0.074 8；有效解决了河口湿地土地覆盖分类精度低的问题。遗传算法优化后的BP神经网络可实现河口湿地土地覆盖的高精度分类，促进湿地资源的合理开发和保护，为实现海洋生态文明建设提供技术支撑。 相似文献
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基于自适应增强算法（AdaBoost）结合极限学习机（ELM）,通过迭代、调整、优化ELM分类器之间的权值,从而构建了具有强鲁棒性、高精度的ELM-AdaBoost强分类器,增强了现有的ELM分类器的稳定性。以珠江口海区侧扫声呐图像为实验数据,对礁石、砂、泥3类典型底质进行分类识别,该方法的平均分类精度超过90%,优于单一ELM分类器的平均分类精度85.95%,也优于LVQ、BP等传统分类器,且在分类所耗时间上也远少于传统分类器。实验结果表明,本文构建的ELM-AdaBoost方法可有效应用于海底声学底质分类,可满足实时底质分类的需求。 相似文献
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在海底沉积物声速预报中,针对传统经验公式存在预测精度差、适用范围窄、缺乏物理意义等问题,在已有BP神经网络预测的基础上,运用遗传算法优化其初始权值和阈值的方法,构建出基于含水量、孔隙度的声速预报模型。将南沙海域采集得到的海底沉积物样品分为两部分,抽取120组涵盖陆架、陆坡、海槽等地貌单元的样品作为训练数据,另外剩余6组作为测试数据。经试验对比后发现,在对本区域进行声速预报时,宜采用遗传算法优化的BP神经网络,其要优于传统的单参数、双参数回归拟合预报方法和国内外其他学者所得到的经验公式。此种预报方法具有一定的科学依据和广泛的应用前景,可在今后为建立明确、统一的声速预报模型提供参考。 相似文献
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由于BP神经网络存在收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点,引入遗传算法(GA)对网络的权值和阈值加以优化,并采用不同组合的输入因子和样本数,对福建省罗源湾口的波浪进行模拟研究.对输入因子的分析结果表明,研究区域的波浪主要受台湾海峡波浪传播影响,与局地气象因子(风速、风向、海气温差)的相关性较弱.训练样本试验表明,30 d以上的波浪历史数据可使GA-BP神经网络充分学习研究区域的波浪特征,从而实现对波浪要素的高精度模拟.模拟结果显示,对春、夏季实测波浪数据的模拟效果均很好,其中相关性分别为0.967和0.938,均方根误差分别为0.112 m和0.107 m,表明GA-BP神经网络在近岸波浪模拟预报中有较广阔的应用前景. 相似文献
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管道腐蚀速率的影响因素众多且各因素协同作用,构成异常复杂的腐蚀体系,很难对其进行准确预测。针对单一BP模型由于初始权值和阈值的选取不当容易陷入局部最优等问题,引入WOA算法优化BP神经网络对海底管道腐蚀速率进行预测,并与GA和PSO算法优化BP预测模型进行对比,验证WOA-BP模型的预测效果和可行性。结果表明：WOA-BP模型的平均绝对百分误差和均方根误差分别为3.689%和0.1537,远低于单一BP、PSO-BP、GA-BP模型,具有较高的预测精度和稳定性,可以为海底管道内腐蚀防护和油气管道流动保障提供决策支持。 相似文献