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结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用
被引量:
27
1
作者
唐秋华
刘保华
+2 位作者
陈永奇
周兴华
丁继胜
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期313-319,共7页
学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络在声学底质分类中具有广泛应用.常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度.本文提出采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经...
学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络在声学底质分类中具有广泛应用.常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度.本文提出采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别.将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高.
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关键词
学习向量量化
遗传算法
多波束测深系统
底质分类
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职称材料
题名
结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用
被引量:
27
1
作者
唐秋华
刘保华
陈永奇
周兴华
丁继胜
机构
中国海洋大学海洋地球科学学院
国家海洋局第一海洋研究所
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期313-319,共7页
基金
863计划课题(2006AA09Z103)
香港RGC项目(B-Q734)资助
文摘
学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络在声学底质分类中具有广泛应用.常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度.本文提出采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别.将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高.
关键词
学习向量量化
遗传算法
多波束测深系统
底质分类
Keywords
learning vector quantization (lvq)
,
genetic algorithm (ga)
,
multibeam echo sounder
,
seafloor classification
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用
唐秋华
刘保华
陈永奇
周兴华
丁继胜
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
27
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