Deep Learning-Driven Vector Acoustic Field Inversion: Intelligent Estimation of Shallow-Water Sediment Parameters and Normal-Mode Dispersion Curve Prediction - Softcover
Inhaltsangabe
This monograph presents a deep learning framework for seabed characterization by fusing vector acoustic field physics with neural networks. It introduces Stokes parameters from vector hydrophones as robust features for geoacoustic inversion, and develops specialized networks (BP, MTL-TCN, U-Net + ATT-BP) to estimate sediment parameters and extract dispersion curves. Validated in the Yellow Sea, the method achieves core-comparable accuracy in minutes, significantly outperforming traditional techniques in speed and robustness. The work highlights the synergy between physical principles and data-driven learning, offering a scalable solution for real-time seabed mapping and advancing autonomous ocean sensing.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Xiaoman Li, Ph.D., Associate Professor, and Master's Supervisor at Ocean College, Jiangsu University of Science and Technology, specializes in research on underwater acoustic physics, signal processing, and theoretical analysis of sound propagation. She published 6 papers as the first author in SCI journals and applied for 7 invention patents.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning-Driven Vector Acoustic Field Inversion | Intelligent Estimation of Shallow-Water Sediment Parameters and Normal-Mode Dispersion Curve Prediction | Xiaoman Li | Taschenbuch | Englisch | 2025 | Scholars' Press | EAN 9786209141508 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. Bestandsnummer des Verkäufers 134249988
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This monograph presents a deep learning framework for seabed characterization by fusing vector acoustic field physics with neural networks. It introduces Stokes parameters from vector hydrophones as robust features for geoacoustic inversion, and develops specialized networks (BP, MTL-TCN, U-Net + ATT-BP) to estimate sediment parameters and extract dispersion curves. Validated in the Yellow Sea, the method achieves core-comparable accuracy in minutes, significantly outperforming traditional techniques in speed and robustness. The work highlights the synergy between physical principles and data-driven learning, offering a scalable solution for real-time seabed mapping and advancing autonomous ocean sensing.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 296 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209141508
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