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大面積水深異常檢測的條件變化自編碼算法

摘要:針對大面積海底地形數據缺失或異常的復雜及多變性特點,結合條件變分自編碼器(CVAE)與深度卷積生成對抗網絡(DCGAN),構建了條件變分自編碼生成對抗網絡(CVAE-GAN)大面積海底偽地形的檢測與剔除方法。本文方法利用條件變分自編碼算法改變原有的樣本分布,通過對訓練樣本的學習重新構建樣本之間的分布規律,有效提高了高維到低維映射的穩定性;結合生成對抗網絡,提高了整體算法的穩健性,最終得到較優的檢測與剔除結果。采用水深格網數據進行試驗,并與中值濾波法、趨勢面濾波法進行比較。結果表明,本文方法在精度、穩定性及噪聲穩健性方面有所提高,驗證了本文方法在海底地形數據處理上具有可行性。

關鍵詞:
  • 水深測量異常值  
  • 數據處理  
  • 條件變分自編碼器  
  • 生成對抗網絡  
  • 特征提取  
作者:
張瑞辰; 邊少鋒; 劉雁春; 李厚樸
單位:
海軍工程大學; 湖北武漢430033
刊名:
測繪學報

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:測繪學報

測繪學報由中國測繪學會主辦,中國科學技術協會主管的學術刊物,國內刊號為:11-2089/P。創辦于1957年,月刊,在全國同類期刊中發行數量名列前茅。其主要欄目有:大地測量學與導航、攝影測量學與遙感、地圖學與地理信息、海洋測繪、博士論文摘要等。

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