印度洋水声环境特征自组织网络区划分型

作者：王彦磊1  张韧1  杨波2  刘科峰1  余鹏1

单位：1. 解放军理工大学气象学院 江苏 南京 211101; 2. 总参气象水文中心 北京 100081

关键词：自组织网络 水声场环境 分类区划

分类号：P731

出版年·卷·期（页码）：2008·25·第二期（84-91）

摘要：

利用WOA05世界大洋数据集,1°×1°分辨率、标准分层的气候态平均温、盐场资料,提取一组表征印度洋海域水下声场环境的特征指标。借助一组聚类结果评估函数,确定最佳区划分型数目,利用自组织特征映射网络(SOFM)可以保持拓扑结构不变的特点,对西太平洋海域水下环境进行区划分型。分类区划结果对该海域的声场背景分析和声纳探测具有参考应用意义。

Basing on temperature-salinity data of the world oceans data sets(WOA05) possessed of one degree resolution and the standard layer,a group of character indicators were distilled from underwater acoustic environment of the Indian Ocean.The optimal number of clusters was determined by a group of function assessing the results clustering.Underwater acoustic environment of the Indian Ocean was divided using self-organizing feature map.Classification Division results have practical significance for underwater acoustic field analysis and sonar detection.

参考文献：

[1] 周燕遐,李炳兰.世界大洋冬夏季温度跃层特征[J],海洋通报,2002,21(1):16～22. [2] 陈奕德,张韧.太平洋海域温跃层分类及其特征分析[A],Argo应用研究论文集,北京:海洋出版社,2006. [3] Huang Zhisong,Wang Yanlei,Zhang Ren.Divisions of Hydrological Environment in the Northwest Pacific Ocean Sea Area and Risk Assessment on Maritime Navigation.Proceedings of the first International Conference on Risk Analysis and Crisis Response[M].ATLANTIS PRESS,2007. [4] 李宏东,姚天翔,等译.Richard O Duda,Peter E Hart,David G Stork模式分类[M].北京:机械工业出版社,2003,9:25～28. [5] 叶世伟,史忠植,译.Simon Haykin神经网络原理[M],北京:机械工业出版社,2004,321～225. [6] 李凤岐,苏育嵩,海洋水团分析[M],青岛:青岛海洋大学出版社,2000,306～314.

服务与反馈：

【文章下载】【发表评论】【查看评论】【加入收藏】