【摘 要】
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研究基于深度卷积生成-对抗网络(Deep Convolution Generation-Antagonism Network,DCGAN)实现水声数据仿真的方法,通过设计适配的DCGAN模型,迭代训练出能够拟合随机高斯噪声与水声小波图像之间映射关系的网络模型参数,实现水声数据的仿真。由提前训练好的判别网络验证仿真数据的可靠性,验证结果证明,提出的方法可作为一种智能化水声数据模拟器的实现方案。
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研究基于深度卷积生成-对抗网络(Deep Convolution Generation-Antagonism Network,DCGAN)实现水声数据仿真的方法,通过设计适配的DCGAN模型,迭代训练出能够拟合随机高斯噪声与水声小波图像之间映射关系的网络模型参数,实现水声数据的仿真。由提前训练好的判别网络验证仿真数据的可靠性,验证结果证明,提出的方法可作为一种智能化水声数据模拟器的实现方案。
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