基于改进BP神经网络的海底底质分类

• 作者: 刘保华 周兴华 唐秋华 陈永奇
• 来源期刊: 海洋测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 底质分类 BP神经网络 遗传算法 多波束测深系统 反向散射强度
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 技术报告
• 页码范围: 40-43,56
• 页数: 5页
• 分类号: P229.1
• 字数: 3196字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3044.2009.05.012

摘要

通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类.基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别.通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈永奇	香港理工大学土地测量与地理资讯学系	75	2297	25.0	46.0