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申请/专利权人：自然资源部第一海洋研究所
摘要：本发明提供一种海底沉积物声衰减系数预测方法及系统，涉及海底沉积物声学技术领域。具体步骤为：获取海底沉积物的声衰减系数历史数据；对海底沉积物的物理参数进行测量，物理参数包括孔隙度、密度、粒度和颗粒组分含量；采用基于贪心算法的生成对抗网络模型对声衰减系数历史数据和物理参数进行数据扩充，得到第一数据；以第一数据作为BP神经网络的输入，以声衰减系数作为BP神经网络的输出建立预测模型；训练预测模型来调整神经网络参数，得到每一层神经网络的训练权值，得到训练完成的预测模型；并对所述训练完成的预测模型进行评价。相对于传统的经验公式，本方法预测得到的声衰减系数更加接近于真实值，预测结果误差更低，精度更高。
主权项：1.一种海底沉积物声衰减系数预测方法，其特征在于，具体步骤包括如下：获取海底沉积物的声衰减系数历史数据；对海底沉积物的物理参数进行测量，所述物理参数包括孔隙度、密度、粒度和颗粒组分含量；采用基于贪心算法的生成对抗网络模型对所述声衰减系数历史数据和所述物理参数进行数据扩充，得到第一数据；以所述第一数据作为BP神经网络的输入，以声衰减系数作为BP神经网络的输出建立预测模型；训练所述预测模型来调整神经网络参数，得到每一层神经网络的训练权值，得到训练完成的预测模型；并对所述训练完成的预测模型进行评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 自然资源部第一海洋研究所 一种海底沉积物声衰减系数预测方法及系统
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