基于残差网络的海洋温跃层分析方法

摘要：

首先,以世界海洋地图集2013(WOA13)海洋数据为实验数据,提出将不等距微分法 、垂直梯度法应用于海洋数据预处理 、海洋区域划分和跃层分析中,并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析,选取残差网络作为二分类实验的网络模型,在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合.其次,将残差网络模型用于温跃层分析判定,并针对改进模型进行超参数优化 、残差单元改进 、保留率调整等对比实验.实验结果表明,改进的ResNet-26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效,分类准确率超过94％.

关键词：卷积神经网络、残差网络、温跃层、WOA13数据

所属期刊栏目：58

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;吉林省高等教育课题项目

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：960-964