Vektorielle akustische Feldinversion mit Deep Learning - Li, Xiaoman
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Diese Monografie präsentiert ein Deep-Learning-Framework zur Charakterisierung des Meeresbodens durch die Kombination von Vektor-Akustikfeldphysik und neuronalen Netzen. Sie führt Stokes-Parameter von Vektorhydrophonen als robuste Merkmale für die geoakustische Inversion ein und entwickelt spezialisierte Netzwerke (BP, MTL-TCN, U-Net + ATT-BP) zur Schätzung von Sedimentparametern und zur Extraktion von Dispersionskurven. Die im Gelben Meer validierte Methode erreicht innerhalb von Minuten eine mit Kernmessungen vergleichbare Genauigkeit und übertrifft traditionelle Techniken hinsichtlich…mehr

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Produktbeschreibung
Diese Monografie präsentiert ein Deep-Learning-Framework zur Charakterisierung des Meeresbodens durch die Kombination von Vektor-Akustikfeldphysik und neuronalen Netzen. Sie führt Stokes-Parameter von Vektorhydrophonen als robuste Merkmale für die geoakustische Inversion ein und entwickelt spezialisierte Netzwerke (BP, MTL-TCN, U-Net + ATT-BP) zur Schätzung von Sedimentparametern und zur Extraktion von Dispersionskurven. Die im Gelben Meer validierte Methode erreicht innerhalb von Minuten eine mit Kernmessungen vergleichbare Genauigkeit und übertrifft traditionelle Techniken hinsichtlich Geschwindigkeit und Robustheit deutlich. Die Arbeit unterstreicht die Synergie zwischen physikalischen Prinzipien und datengetriebenem Lernen und bietet eine skalierbare Lösung für die Echtzeit-Kartierung des Meeresbodens sowie für die Weiterentwicklung der autonomen Ozeansensorik.
Autorenporträt
Xiaoman Li, Ph.D., außerordentliche Professorin und Masterbetreuerin am Ocean College der Jiangsu University of Science and Technology, ist spezialisiert auf die Forschung in den Bereichen Unterwasserakustik, Signalverarbeitung und theoretische Analyse der Schallausbreitung. Sie hat sechs Artikel als Erstautorin in SCI-Fachzeitschriften veröffentlicht und sieben Patente angemeldet.