基于残差网络的海洋温跃层分析方法

• 作者: 初晓 孟祥鹤哲 张凯 胡成全
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 残差网络 温跃层 WOA13数据
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 960-964
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2019337

摘要

首先,以世界海洋地图集2013(WOA13)海洋数据为实验数据,提出将不等距微分法 、垂直梯度法应用于海洋数据预处理 、海洋区域划分和跃层分析中,并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析,选取残差网络作为二分类实验的网络模型,在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合.其次,将残差网络模型用于温跃层分析判定,并针对改进模型进行超参数优化 、残差单元改进 、保留率调整等对比实验.实验结果表明,改进的ResNet-26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效,分类准确率超过94％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡成全	长春财经学院信息工程学院	34	458	14.0	20.0
3	张凯	长春财经学院信息工程学院	5	9	1.0	3.0
4	初晓	长春财经学院信息工程学院	9	6	1.0	2.0
5	孟祥鹤哲	吉林大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0