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71.
利用粒子群优化算法(PSO)较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特征向量,利用PSO-BP方法对海底底质进行分类识别。实验表明,3类底质分类精度均大于90%,高于BP神经网络70%左右的分类精度,表明PSO-BP方法可有效应用于海底底质的分类识别。  相似文献   
72.
提出了一种基于多波束反向散射强度角度响应曲线的底质特征参数提取算法。根据多波束单ping反向散射强度数据的变化规律,给出了获取平均反向散射强度角度响应曲线的ping数确定方法;分析角度响应曲线与底质类型的相关性,由于曲线上残留误差难以消除,采用容差性强的非线性最小二乘拟合算法,结合Hellequin参数模型,提取底质相关特征参数。实例计算结果表明,提取的特征参数在抑制多波束海底反向散射强度误差影响的基础上,有效保留了底质类型相关的反向散射强度随入射角变化信息,保证了多波束海底底质分类的能力及可靠性。  相似文献   
73.
对辽东半岛西部复州湾海域底质沉积物样品进行粒度分析结果表明,其粒度特征有较大差异:样品平均粒径值为1.2~6.5Φ;分选系数为1.4~2.6,分选为较差—差;偏度特征表现为极正偏和极负偏并存。粒度的空间分布存在一定分异规律,由湾内至湾外粒径表现出粗—细—粗的变化特征。粒度变化是对该区域物质输运和地形变化的响应,借助Weibull分布,推断河流携带物质可以被推送至5 m等深线外堆积,5~10 m等深线间沉积物表现为细粒的浅海台地沉积,10 m等深线以外沉积物受河流的影响微弱。矿物学证据也表明,河流输运对湾内沉积物贡献有限,仅限于5 m 等深线以内的水下三角洲,湾内沉积物主要来自于辽东湾沿岸冲刷和湾内基岩的剥蚀。  相似文献   
74.
粤西海区东起上、下川岛,西至雷州半岛东海岸。北靠阳江、电白、吴川及湛江四县市。海岸线曲折漫长,岛屿礁石众多(大小岛屿达30多个);河流亦较多,主要有漠阳江、寿长河、鉴江、通明河、城月河及南渡河等,每年给河口附近沿海带入了大量的无机盐类和有机物质;沿岸海底地形较平缓,底质以泥沙、泥和沙泥为主;水深66米以内(即北纬20°30’以北),海流较缓。  相似文献   
75.
多波束海底底质分类软件Simrad Triton的应用   总被引:1,自引:1,他引:1  
研究了利用声学信号对海底底质自动分类的技术。介绍了挪威Simrad公司海底底质分类软件Triton的分类原理,它所应用的分类方法及其软件的体系结构。最后,用实例来说明Simrad Triton在海底底质分类中的应用。  相似文献   
76.
养虾池底质中硫存在形态与环境的关系   总被引:5,自引:1,他引:5  
近年来浅海和滩涂养虾业发展很快,有些虾池养殖密度及投放饵料不合理,底质“老化”问题特别突出,直接影响虾产量。底质中硫的变化是“老化”的症结所在,目前国内尚缺乏这方面的研究报道。本文对硫的存在形态及其变化进行探讨,着重讨论对生物毒害最大的酸溶硫化物(含H_2S)。  相似文献   
77.
191 2年沉没的“泰坦尼克”号位于北美陆坡坡脚的水深 3 789m处 ,其地理坐标为 41°44′N、49°57′W。 1 985年法国海洋研究所的科学家在这个地区开始了详细的地质—地球物理研究工作 ,采用旁侧声纳进行了海底的制图工作。此后加拿大和法国合作继续研究 ,进行了沉积层的地震剖面测量并获得了底质的柱状剖面。同时工作的还有美国伍兹霍尔研究所的科学家。他们在“诺尔”号船上 ,借助带有照相机和摄相机的曳引设备观察了海底表面并发现了沉没的船只。 1 986年在“阿特兰提斯—Ⅱ”号船上 ,采用深水载人装置的“阿尔文”号深潜器对其进行了调…  相似文献   
78.
针对传统的人工识别浅剖图像层界方法精度不足、效率低下的问题,提出了一种基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法。利用航道浅剖数据计算灰度共生矩阵特征值来描述底质层界纹理,粗略提取层界边缘;通过浮泥流变特性模型智能识别、连接同一层层界矢量点,准确识别底质层界。对比智能和人工提取连云港航道浅剖数据层界实验的结果表明:结合浮泥流变特性与灰度共生矩阵算法的层界识别方法,可以准确描述底质分布情况,快速自动识别层界线,智能化提取航道底质层界。  相似文献   
79.
80.
在黑海西北部流经沿岸工业区的多瑙河、德涅斯特河和第聂伯河等主要河流的河口区 ,输入了大量的有机质 ,而在其烃类的成分中既有天然的也有技术成因的。在不同的周围环境客体中 ,在石油及其加工产品中 ,在不同地质成熟度的底质中烃类成分的特殊性使我们能够查明沉积物有机质的来源和成岩作用特点 ,存在的污染物以及原始生物质微生物改造的深度。脂肪族烃类 ,其中包括烷烃 ,主要由来自天然异地和原生源的物质(植物蜡 ,动物 ,细菌 ,显微和大型海藻) ,此外还有来自最近具有重要意义的石油污染物组成。多环芳香族烃类具有特殊的意义 ,因为它具…  相似文献   
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