卷积神经网络在矿区预测中的研究与应用OACSTPCD
Research and application of convolutional neural network in mining area prediction
在研究富钴结壳高产区地形特征基础上,以富钴结壳站点地理坐标为中心,获得了一平方公里的海拔高度数值矩阵作为地形特征.使用卷积神经网络的分析方法对数值矩阵进行训练,学习坡度和平整度等区域特征,将富钴结壳站点地形和其他海底地形进行区分.依据训练后获得的模型,对富钴结壳高产区进行预测,取得了较好的预测效果,结合其他因素的影响,可以提高结壳靶区选取的精准度.
袁传新;贾东宁;周生辉
中国海洋大学信息科学与工程学院,青岛 266000青岛海洋科学与技术试点国家实验室高性能科学计算与系统仿真平台,青岛266000中国海洋大学信息科学与工程学院,青岛 266000
海洋科学
富钴结壳海底地形数值矩阵卷积神经网络矿区预测
《工程科学学报》 2020 (12)
1597-1604,8
海洋大数据中心资助项目(2018SDPT01)
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