Deep Learning-Driven Vector Acoustic Field Inversion (Paperback)

Lingua: inglese

Editore: Scholars' Press, 2025

6209141501 / 9786209141508

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Paperback. 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. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Codice articolo 9786209141508

Dati bibliografici

Titolo
Deep Learning-Driven Vector Acoustic Field Inversion (Paperback)
Autore
Xiaoman Li
Editore
Scholars' Press
Anno di pubblicazione
2025
Condizione
new
Rilegatura
Paperback
Lingua
inglese
ISBN 10
6209141501
ISBN 13
9786209141508

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