Deep Learning-Driven Vector Acoustic Field Inversion

Lingua: inglese

Editore: Scholars' Press Okt 2025, 2025

6209141501 / 9786209141508

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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.

Codice articolo 9786209141508

Dati bibliografici

Titolo
Deep Learning-Driven Vector Acoustic Field Inversion
Autore
Xiaoman Li
Editore
Scholars' Press Okt 2025
Anno di pubblicazione
2025
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
6209141501
ISBN 13
9786209141508
Peso dell'articolo
459 grammi
Dimensioni
220x150x18 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Germania

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