Integrating modeled environmental variability into neural network training for underwater source localization

水下 计算机科学 人工神经网络 培训(气象学) 反向传播 训练集 人工智能 任务(项目管理) 反演(地质) 机器学习 领域(数学) 模式识别(心理学) 数学 地质学 工程类 古生物学 气象学 物理 海洋学 系统工程 纯数学 构造盆地
作者
Pedro Diniz,Rogério M. Calazan
出处
期刊:Journal of the Acoustical Society of America [Acoustical Society of America]
卷期号:153 (6): 3201-3201
标识
DOI:10.1121/10.0019632
摘要

Supervised machine learning (ML) is a powerful tool that has been applied to many fields of underwater acoustics, including acoustic inversion. ML algorithms depend on the existence of extensive labeled datasets, which are difficult to obtain for the task of underwater source localization. A feed-forward neural network (FNN) trained on imbalanced or biased data may end up suffering from a problem analogous to model mismatch in matched field processing (MFP), that is, producing incorrect results due to a difference between the environment sampled by the training data and the actual environment. To overcome this issue, physical and numerical propagation models can act as data augmentation tools to compensate for the lack of comprehensive acoustic data. This paper examines how modeled data can be effectively used for training FNNs. Mismatch tests compare the output from a FNN and MFP and show that the network becomes more robust to various kinds of mismatches when trained on diverse environments. A systematic analysis of how the training dataset's variability impacts a FNN's localization performance on experimental data is carried out. Results show that networks trained with synthetic data achieve better and more robust performance than regular MFP when environment variability is taken into account.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
TangWL完成签到 ,获得积分10
刚刚
刚刚
久9完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
huangyulin66应助羊羊杨采纳,获得10
1秒前
烟花应助澡雪采纳,获得10
2秒前
栀雨味完成签到,获得积分10
3秒前
111完成签到,获得积分20
3秒前
3秒前
3秒前
在写了完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
栀雨味发布了新的文献求助10
6秒前
111发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
redking发布了新的文献求助10
8秒前
文森特的向日葵完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
小小橙发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
啊啊发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
wickedzz完成签到,获得积分0
13秒前
Yuzuru_gyq完成签到 ,获得积分10
13秒前
小小红帽完成签到,获得积分20
14秒前
马前人发布了新的文献求助10
14秒前
Ava应助liang采纳,获得10
14秒前
nefu biology发布了新的文献求助10
14秒前
blessing完成签到,获得积分20
15秒前
武雨寒发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
拾新完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
17秒前
所所应助张小毛采纳,获得10
18秒前
龙仔子发布了新的文献求助10
19秒前
21秒前
耶耶耶发布了新的文献求助10
22秒前
maguodrgon完成签到,获得积分10
22秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975814
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520123
关于积分的说明 11201020
捐赠科研通 3256502
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798347
邀请新用户注册赠送积分活动 877523
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806417