【摘 要】
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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
【机 构】
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长春财经学院信息工程学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:51679105),吉林省高等教育课题项目(批准号:201804).
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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
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