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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與集成學(xué)習(xí)的水下地形提取方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114926727B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210391456.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/05；該發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與集成學(xué)習(xí)的水下地形提取方法是由程亮;楚森森;程儉;張雪東;吳潔;劉東閣;左瀟懿;薛清仁設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與集成學(xué)習(xí)的水下地形提取方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與集成學(xué)習(xí)的水下地形提取方法，該方法包括以下步驟：采用數(shù)字圖像處理技術(shù)并結(jié)合目視解譯輔助的方式，對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的遙感影像和訓(xùn)練樣本作為輸入數(shù)據(jù)集；構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的子學(xué)習(xí)器，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)若干水深反演結(jié)果進(jìn)行生成；基于最小離群度方法確定集成策略；將整個(gè)研究區(qū)的水深反演結(jié)果集進(jìn)行集成，并對(duì)集成后的水下地形圖進(jìn)行精度評(píng)估。實(shí)現(xiàn)高精度淺海水下地形；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與集成學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，解決了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在水深反演過(guò)程中的魯棒性較差問(wèn)題，進(jìn)一步提升了水深反演精度和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與集成學(xué)習(xí)的水下地形提取方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與集成學(xué)習(xí)的水下地形提取方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：S1、預(yù)處理：采用數(shù)字圖像處理技術(shù)并結(jié)合目視解譯輔助的方式，對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行大氣校正、水陸分離及均值濾波的預(yù)處理，并將預(yù)處理后的遙感影像和訓(xùn)練樣本作為輸入數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建子學(xué)習(xí)器：構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的子學(xué)習(xí)器，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)若干水深反演結(jié)果進(jìn)行生成；S3、集成策略：基于最小離群度方法確定集成策略；S4、水深反演結(jié)果集成：將整個(gè)研究區(qū)的水深反演結(jié)果集進(jìn)行集成，并對(duì)集成后的水下地形圖進(jìn)行精度評(píng)估；所述S3中基于最小離群度方法確定集成策略時(shí)，每個(gè)子學(xué)習(xí)器均會(huì)產(chǎn)生一個(gè)水深反演結(jié)果，即在每個(gè)地理位置上，均產(chǎn)生一個(gè)水深反演結(jié)果集S＝{d1，d2，…，dl，…，dL}，其中，L為子學(xué)習(xí)器數(shù)量，dl表示第l個(gè)反演的水深值，最小離群度的離群度數(shù)學(xué)公式為： 式中，ODl表示水深值dl的離群度，ODl的值域范圍為[0，1]，ODl越大，表示dl與其他水深值的差異越大，即表示dl的離群程度越大，越有可能是噪聲；所述S3中的集成策略還包括以下步驟：計(jì)算每一個(gè)反演結(jié)果的離群度，且反演結(jié)果S＝{d1，d2，d3，…，dL}的離群度為{OD1，OD2，OD3，…，ODL}；找出最小離群度對(duì)應(yīng)的水深值，且設(shè)定最小離群度及其所對(duì)應(yīng)編號(hào)p為ODp＝min{OD1，OD2，OD3，…，ODL}，p∈{1，2，3，…，L}，同時(shí)將擁有最小離群度的水深值組成新的結(jié)果集S‘＝{dp}；新的結(jié)果集包含元素?cái)?shù)量為N，若N1時(shí)，則對(duì)S‘＝{dp}求平均值，并將平均值作為集成后水深結(jié)果；若新的結(jié)果集僅包含1個(gè)元素，即N＝1時(shí)，則將新的結(jié)果集dp作為集成后水深結(jié)果。

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