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利用全球海洋 Agro 观测计划提供的温、盐浮标资料,开展了印度洋海域水下环境特征提取与区划分析.在垂直方向运用Akima 方法对浮标剖面进行插值,提取一组表征跃层、声速场的特征指标,并针对常规模糊 C 均值聚类算法中初始聚类数难以客观选取和聚类结果易陷入局部最优等问题,利用遗传算法的全局搜索能力对聚类算法作了改进.通过在遗传进化过程中引入动态变化的聚类中心解决了聚类数难以客观确定的问题,并在该算法的生存策略中引入 Boltzmann 选择机制,提高算法的收敛速度.在对印度洋海域温、盐跃层、声速分布及层结稳定度分析的基础上,利用改进的遗传聚类方法对印度洋海域水下环境特征进行聚类区划,得到一个基本的特征分类构型,结合各类构型的典型特征,分析了对水下潜器活动、声纳探测和水声通信等的影响. 相似文献