公开(公告)号：CN117784250A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311835916.4

申请日：2023-12-28

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈友淦 ,  王紫琪 ,  杜坤芸 ,  赵矣昊 ,  张文翔 ,  黄身钦 ,  许肖梅

IPC: G01V1/38 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2131

Abstract: 一种基于模型无关元学习算法的海底声学参数反演方法，涉及海底声学参数反演领域。为克服基于机器学习的海底声学参数反演方法面临的适应未知环境能力较差和泛化能力较弱等局限性，提供一种基于模型无关元学习算法的海底声学参数反演方法。该方法使用多层感知器神经网络作为基学习器，并在预处理的数据上进行基学习。采用模型无关元学习算法利用基学习阶段的结果进行元优化。通过迭代优化，算法可不断趋近最优初始化参数。引入MAML算法后的海底声学参数反演模型可动态调整模型初始化参数，实现模型在不同环境下更好的适应性；所构建的模型具有较好的反演性能；在海洋环境发生变化时，相较于传统的反演模型表现出更高的反演精度和更快训练速度。