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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江海洋大學申請的專利一種基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型的淺海地聲參數(shù)反演方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114841062B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210446937.6，技術領域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權一種基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型的淺海地聲參數(shù)反演方法是由崔智強;祝捍皓;薛洋洋;王加慧;王其樂;柴志剛;王文婕;章曉柔;張櫻;嚴煌設計研發(fā)完成，并于2022-04-26向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型的淺海地聲參數(shù)反演方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于海洋工程領域，具體涉及一種基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型的淺海地聲參數(shù)反演方法，包括：構建淺海聲場正演模型，獲得流體中各點聲壓值，構成聲壓數(shù)據(jù)集p；構建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型；訓練矯正S2中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，使其符合淺海聲場正演模型下的地聲參數(shù)反演需要；將實測聲壓代入BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到預設環(huán)境模型中各項待反演地聲參數(shù)值。通過對構建模型中神經(jīng)元權值和閾值的調(diào)整，使整個神經(jīng)網(wǎng)絡模型快速逼近實測數(shù)據(jù)與待反演地聲參數(shù)間的映射關系，在相同精度要求下，較現(xiàn)有尋優(yōu)算法反演效率更高，并且確定后的神經(jīng)網(wǎng)絡模型可直接用于同類型問題的求解，避免了重復的計算，大大的提升了其應用效率與應用前景。

本發(fā)明授權一種基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型的淺海地聲參數(shù)反演方法在權利要求書中公布了：1.一種基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型的淺海地聲參數(shù)反演方法，其特征在于，包括：S1構建淺海聲場正演模型，獲得流體中各點聲壓值，構成聲壓數(shù)據(jù)集p，包括：在三維柱坐標系下預設符合淺海環(huán)境特點的聲場模型，模型中簡諧點聲源位于柱坐標對稱軸上，將三維問題轉化為二維r,z平面上求解，z＝0代表海面，海面向下為深度z軸正值方向，r正軸表示聲場傳播方向；模型中，設海水層深度設為H；頻率為f0的聲源位于海水層深度zs處；海水層中密度和聲速分別為ρ1和c1；海底層縱波聲速、橫波聲速、密度、縱波聲速衰減和橫波聲速衰減分別用cp、cs、ρb、αp、αs表示；設模型流體層中的位移勢函數(shù)為聲壓滿足，角頻率ω＝2πf0，通過求解位移勢函數(shù)得到流體中各點聲壓值，水層中聲壓場表示為： 其中，Z1為深度z和水平波數(shù)ξ的常微分方程，J0為零階貝塞爾函數(shù)；求解公式3，得到聲壓數(shù)據(jù)集p；S2構建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，包括：神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層采用n個不同接收位置ri,zi的m組聲壓數(shù)據(jù)p＝[p1r1,z1,…,pjri,zi,…,pmrn,zn]m×n作為輸入數(shù)據(jù)，1≤i≤n，并將與之對應的地聲參數(shù)Y＝[cp,cs,ρb,αp,αs]m×5作為標簽數(shù)據(jù)進行模型構建；在BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建時設置單隱含層；模型中，同一層間的神經(jīng)元不相互連接，層與層之間存在兩種信號交流，一種是工作信號函數(shù)，即輸入層中聲壓場數(shù)據(jù)pjri,zi與超參數(shù)矩陣[w,b]之間的激活函數(shù)fx，其信號由輸入層向輸出層正向傳遞，表達式為另一種是誤差信號Em，即網(wǎng)絡模型反演結果和真值之間的誤差函數(shù)，其由輸出端開始逐層向輸出端傳遞，表達式為其中，w＝[wkv,wvl]，wkv表示輸入層到隱含層的權值，wvl表示隱含層到輸出層的權值，bv表示隱含層各神經(jīng)元的閾值，x為各神經(jīng)元的輸入數(shù)值，Yr,e＝[cp,cs,ρb,αp,αs]，為待反演參數(shù)組成的矩陣，Yr表示仿真值，Ye表示反演值，N表示樣本數(shù)量；聲壓數(shù)據(jù)p代入輸入層后，通過超參數(shù)矩陣[w,b]以及激活函數(shù)fx連接各層神經(jīng)元，經(jīng)過隱含層、輸出層最終得到反演結果Ye；各層神經(jīng)元的設置個數(shù)依據(jù)進行確定；其中，n表示輸入層節(jié)點數(shù)，即仿真聲壓點數(shù)，v表示隱含層的節(jié)點數(shù)，l表示輸出層的節(jié)點數(shù)，即反演地聲參數(shù)個數(shù)，α為常數(shù)系數(shù)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型中Ikv、Ivl分別為隱含層輸入數(shù)據(jù)，隱含層輸出數(shù)據(jù)，Ivl計算公式為所得反演結果Ye計算公式為采用梯度下降的方式來更新參數(shù)，設計過程如下： 其中，聲壓數(shù)據(jù)p至隱含層之間權值參數(shù)的偏導數(shù)為Δwkv，隱含層至地聲參數(shù)Y之間的權值的偏導數(shù)為Δwvl，η為學習率，計算過程中根據(jù)Em值是否滿足設定精度而不斷更新迭代步數(shù)t修正參數(shù)wkv、wvl，如修正公式為wkvt+1＝wkvt+Δwkv，wvlt+1＝wvlt+Δwvl；S3訓練矯正S2中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，使其符合淺海聲場正演模型下的地聲參數(shù)反演需要；S4將實測聲壓代入BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到預設環(huán)境模型中各項待反演地聲參數(shù)值。

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