深度學習及其在海洋目標檢測中的應用
出版時間:
2022-02
版次:
1
ISBN:
9787307228634
定價:
49.00
裝幀:
平裝
開本:
16開
紙張:
膠版紙
頁數:
233頁
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全書共分6章。第1章 深度學習理論基礎,闡述了人工智能、機器學習、深度學習理論、技術和方法以及三者之間的關系。第2章 人工神經網絡模型,總結介紹了神經網絡的架構、類型、工作原理和優化訓練方法。第3章 卷積神經網絡,分析論述了深度學習的典型算法――卷積神經網絡的構成、機理、發展和應用,探討了深度學習的前沿模型――圖卷積神經網絡和圖注意力網絡的機制、優勢和實現方法。第4章 海洋硬目標檢測DL模型構建,將深度學習引入到海洋目標檢測領域,基于CNN構建了針對硬目標檢測的深度學習模型――OceanTDAx系列模型,并對模型進行訓練、優化和評估,在此基礎上采用所構建的模型進行海洋目標檢測實驗。第5章海洋分布目標檢測DL模型構建,構建了針對海洋分布目標檢測的深度學習模型――OceanTDLx系列模型,并對模型進行訓練、優化和目標檢測實驗。第6章基于多核并行架構的海洋目標檢測,設計了OISPMDA-FDB多核并行架構,實現基于CNN初檢的CFAR海洋目標提取、卡方分布臨界值海洋目標提取、基于loglogistic的海洋目標提取、基于伴方差修正模型的復雜海況的海洋目標提取,共執行了4類30個海洋目標參數并行提取實驗。 柳林,博士,碩士生導師,山東科技大學測繪學院副教授,山東省“泰山學者”建設工程團隊骨干成員,青島市第十屆青年科技獎獲得者,青島黃島新區拔尖人才,教育部“長江學者”函評專家,IEEE J-STARS、Ocean and Coastal Management知名SCI期刊及國內《測繪科學》等核心期刊審稿人。主要從事GIS、海洋GIS、智慧城市相關教學、科研工作,已出版專著1部,發表文章30余篇(其中檢索9篇),獲得專利等知識產權20余項。出版專著3部
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內容簡介:
全書共分6章。第1章 深度學習理論基礎,闡述了人工智能、機器學習、深度學習理論、技術和方法以及三者之間的關系。第2章 人工神經網絡模型,總結介紹了神經網絡的架構、類型、工作原理和優化訓練方法。第3章 卷積神經網絡,分析論述了深度學習的典型算法――卷積神經網絡的構成、機理、發展和應用,探討了深度學習的前沿模型――圖卷積神經網絡和圖注意力網絡的機制、優勢和實現方法。第4章 海洋硬目標檢測DL模型構建,將深度學習引入到海洋目標檢測領域,基于CNN構建了針對硬目標檢測的深度學習模型――OceanTDAx系列模型,并對模型進行訓練、優化和評估,在此基礎上采用所構建的模型進行海洋目標檢測實驗。第5章海洋分布目標檢測DL模型構建,構建了針對海洋分布目標檢測的深度學習模型――OceanTDLx系列模型,并對模型進行訓練、優化和目標檢測實驗。第6章基于多核并行架構的海洋目標檢測,設計了OISPMDA-FDB多核并行架構,實現基于CNN初檢的CFAR海洋目標提取、卡方分布臨界值海洋目標提取、基于loglogistic的海洋目標提取、基于伴方差修正模型的復雜海況的海洋目標提取,共執行了4類30個海洋目標參數并行提取實驗。
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作者簡介:
柳林,博士,碩士生導師,山東科技大學測繪學院副教授,山東省“泰山學者”建設工程團隊骨干成員,青島市第十屆青年科技獎獲得者,青島黃島新區拔尖人才,教育部“長江學者”函評專家,IEEE J-STARS、Ocean and Coastal Management知名SCI期刊及國內《測繪科學》等核心期刊審稿人。主要從事GIS、海洋GIS、智慧城市相關教學、科研工作,已出版專著1部,發表文章30余篇(其中檢索9篇),獲得專利等知識產權20余項。出版專著3部
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