【摘 要】
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自组织映射方法是一种基于竞争学习的无监管神经网络,它能把高维的输入数据映射到低维空间并且保留数据的拓扑结构,特别适合于解决数据的聚类问题.海洋环境噪声是海洋中的背景声场,海洋环境噪声的声级大小受附近行船、工业的人为活动、海洋生物或风雨等多种因素的影响.本文研究了自组织映射的基本原理和算法;利用SOM方法得到了20Hz-31.5kHz宽频带海洋环境噪声特性的统计变化规律,并初步分析了海洋环境噪声级与
【机 构】
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水下测控技术国防科技重点实验室,中国大连,116013
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自组织映射方法是一种基于竞争学习的无监管神经网络,它能把高维的输入数据映射到低维空间并且保留数据的拓扑结构,特别适合于解决数据的聚类问题.海洋环境噪声是海洋中的背景声场,海洋环境噪声的声级大小受附近行船、工业的人为活动、海洋生物或风雨等多种因素的影响.本文研究了自组织映射的基本原理和算法;利用SOM方法得到了20Hz-31.5kHz宽频带海洋环境噪声特性的统计变化规律,并初步分析了海洋环境噪声级与行船和风速的内在关系.本文的研究结果为从海量数据中挖掘样本之间的关联关系提供技术参考.
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