【摘 要】
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海底底质特性描述及分类是当今浅海声学的研究热点,海底沉积物的物理结构特性与其声学响应特征密切相关。在分析海底沉积物声传播特性的基础上,应用现代计算机信号分析技术手
【机 构】
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广东技术师范学院机电学院,中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室,广州航海学院,中国科学院边缘海地质重点实验室、南海海洋研究所
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海底底质特性描述及分类是当今浅海声学的研究热点,海底沉积物的物理结构特性与其声学响应特征密切相关。在分析海底沉积物声传播特性的基础上,应用现代计算机信号分析技术手段,对海底沉积物声学响应波形提取了4个特征参数：声速、波幅指数、波形关联维分形指数和声波频谱的频率矩。以这4个特征参数作为输入向量,海底沉积物的结构类型作为输出向量,建立径向基概率神经网络模型。研究表明建立的神经网络模型具有较强的海底沉积物分类预报能力。
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