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水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用,随着人工智能快速发展,水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征,在速度和精度上均表现出优异的性能,成为了计算机视觉技术的主流算法,然而水下环境复杂,将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补,特征丰富,有利于目标检测识别,因此结合应用场景调研现有技术,然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统,同时对比分析了现有关键技术的优缺点,最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望,具有重要意义。 相似文献
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研究基于RNN、LSTM、GRU深度学习模型,针对NOAA浮标数据集中的44013、44014、44017浮标的数据,通过斯皮尔曼相关性分析提高模型预测效果。实验结果表明,在进行相关性分析后,S-RNN、S-LSTM、 S-GRU的预测效果均比原始RNN、LSTM、GRU模型预测效果好。此外,提出一种基于LSTM的LSTM-Attention 波高预测模型,并进行相关实验,量化LSTM-Attention模型的预测效果,实验结果表明LSTM-Attention模型有更好的预测效果。为评估模型的泛化能力,研究还提出了一种采用邻近浮标数据进行学习,预测浮标缺失数据的方 法。实验结果表明,该方法的预测精度可以达到97.93%。本研究为海浪预测提供了新的方法和思路,也为未来深 度学习模型在海浪预测中的应用提供了参考。 相似文献
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对湖泊总磷的变化预测和来源识别对水资源调度和流域生态治理有着重要的意义,然而复杂的生化反应和水动力条件导致的非平稳性给湖泊总磷浓度的准确预测带来极大的困难。为克服这一挑战,本文引入了基于加权回归的季节趋势分解(seasonal and trend decomposition using Loess,STL)技术和夏普利加法(SHapley additive exPlanations,SHAP)结合长短期记忆网络(long short-term memory neural network,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)构建了一个可解释的预测框架,以增强对湖泊总磷浓度演变的预测并提高其可解释性。研究表明:(1)在骆马湖总磷浓度的预测中,该框架拥有较好的预报精度(R2=0.878),优于LSTM和卷积长短期记忆模型(convolutional neural networks and long short term memory network,CNN-LSTM)。当预测时间步长增加到8 h时,该框架有效提高了总磷浓度的预测精度,平均相对误差和均方根误差分别降低了47.1%和33.3%。从预测趋势来看,骆马湖在汛期的总磷平均浓度为0.158 mg/L,相较于非汛期的平均浓度,增加了202.1%。(2)运河来水是骆马湖总磷浓度最重要的影响因素,贡献权重为60.0%,并且不同断面(三湾、三场)的污染源受水动力、气象等因素的影响存在显著的时空差异。本文凸显了神经网络模型在预警水体污染方面的可实施性,并且为提高传统神经网络的学习能力和可解释性的开发与验证提供了重要方向。 相似文献
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岩石变形破坏的熵突变过程与破坏判据 总被引:2,自引:0,他引:2
在岩石的变形破坏过程中,当进入不稳定的破裂发展阶段之后,系统不断调整结构抵抗外力的扰动,裂纹向局域集中的有序方向发展,应变能不断耗散,并以应变能的耗散为媒介,使系统与外扰动所追加的负熵流产生能量流通,也使系统熵值和系统的维数逐次降低,这一阶段岩石系统远离平衡态,岩石的破坏是系统熵的突变过程。基于这一认识,并在验证应变能分布与结构块度分布模式的一致性的基础上,推导出包含了结构因素和能量分布的熵表达式;对熵表达式进行平衡分析获得局部突变的分岔集,得到了岩石局部破坏的熵折迭突变破坏准则;同时,探讨了熵表达式所表征的结构有序度的尖点突变性,解出岩石系统的分岔集,这个分岔集就是岩石系统熵突变的整体破坏准则。 相似文献
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峰局五矿是多年开采的老矿。近些年,随着开采深度的不断增加和开采层次的逐渐下移,来自底部岩溶高承压水的威胁日趋严重,实际生产能力逐年下降。下组煤能否开采是关系到矿井生存与发展的大问题。作者根据多年的研究成果和工作实践,就下组煤带压开采的可行性,谈一些看法和建议。 相似文献