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王凤伟

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：上海海事大学商船学院更多>>
相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 1篇底质分类
  • 1篇多波束
  • 1篇学习向量量化
  • 1篇映射
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇特征映射
  • 1篇图像
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织特征映...
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量量化
  • 1篇混合神经网络
  • 1篇波束

机构

  • 1篇上海海事大学

作者

  • 1篇孔凡邨
  • 1篇廉清云
  • 1篇王凤伟

传媒

  • 1篇上海海事大学...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于混合神经网络的多波束图像底质分类被引量：2
2013年
为快速辨别海底底质类型和海底目标,在分析Kohonen自组织特征映射网络(Self-Organizing Feature Map,SOFM)和学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)算法的基础上,提出一种SOFM算法与改进的LVQ算法相结合的混合神经网络分类方法.利用这种分类方法,对预处理后的多波束测深系统获取的反向散射强度数据进行训练分类.通过对在实验区域提取的检测样本的分类结果进行比较分析,表明该方法是可行、有效的,而且在底质类型特征相近的情况下,具有较好的分类效果.
王凤伟孔凡邨廉清云
关键词：底质分类自组织特征映射学习向量量化
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共1页<1>
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