公开(公告)号：CN116881780A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310696907.5

申请日：2023-06-13

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 王微微 ,  韩梦璇 ,  乔文洵 ,  史文怡

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/213 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络算法的海底土类型自动识别方法。包括如下基本步骤：1)采集CPT数据；2)计算属性特征；3)属性特征去噪；4)提取综合特征；5)识别海底土类型。本发明具有节约人力、提高工作效率、普适性强等优点。适用于海底土质类型的自动识别。

公开(公告)号：CN116720141A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310653903.9

申请日：2023-06-02

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 王微微 ,  史文怡 ,  韩梦璇 ,  乔文洵

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G01N3/08 ,  G01N15/08 ,  G01V9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于决策树算法的海底土类型识别方法，包括在线实时识别土质类型和离线构建决策树两个部分，在线实时识别土质类型的步骤如下：1)基于CPT数据计算归一化特征和修正特征；2)特征参数滤波；3)利用决策树识别海底土类型；离线构建决策树的步骤如下：1)构建训练集；2)计算训练集中数据分类的信息熵；3)计算特征参数的信息增益及信息增益率，确定根节点及其阈值；4)依据根节点特征参数的不同取值建立决策树分枝；5)设置决策树终止条件。本发明具有方法简单、实时性好、节约人力、易于实现等优点。适用于海底土类型识别。

公开(公告)号：CN116452891A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310452265.4

申请日：2023-04-25

Applicant: 中国石油大学(华东) ,  中国科学院深海科学与工程研究所

Inventor： 王微微 ,  乔文洵 ,  王大伟 ,  韩梦璇 ,  史文怡

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/36 ,  G06F30/20 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯算法的海底土类型自动识别方法。包括如下基本步骤：1)CPT数据采集；2)计算属性特征；3)计算归一化锥端阻力的波动特征；4)特征参数滤波；5)利用贝叶斯分类器识别海底土类型。本发明具有方法简单、计算量小、实时性好、节约人力、易于实现等优点。适用于海底土质类型的自动识别。