【摘 要】
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传统的水声数据算法存在算法结构计算不够明确,在数据计算中,无法准确对数据进行环节清晰展现,导致数据结果无法进行反向验证的问题。因此提出基于SOM的水声数据可视化算法优
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传统的水声数据算法存在算法结构计算不够明确,在数据计算中,无法准确对数据进行环节清晰展现,导致数据结果无法进行反向验证的问题。因此提出基于SOM的水声数据可视化算法优化研究。通过引入SOM神经水声数据分析算法,对水声数据进行神经元数据分析,完成对水声数据的预分析;接着,引入水声特征直方图分类算法,对完成预分析计算后的水声数据进行直方图特征分类计算,清晰数据类别;最后,引入可视化算法的引入与执行计算,将分类后的水声数据进行可视化转换计算,完成对传统算法整体优化;通过设计的仿真实验,证明提出优化方法的有效性与
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