| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外的现状和动态 | 第10-11页 |
| ·本文的任务与目标 | 第11页 |
| ·论文的任务与目标 | 第11-13页 |
| 第2章 课题的基础理论介绍与分析 | 第13-24页 |
| ·声学方法海底沉积物分类理论 | 第13-18页 |
| ·用于声学分类方法的特征参量 | 第13-17页 |
| ·特征参量的选取 | 第17-18页 |
| ·多波束测深系统的工作原理及特点 | 第18-21页 |
| ·多波束系统的工作原理 | 第18-19页 |
| ·多波束系统的特点 | 第19-20页 |
| ·多波束系统的种类 | 第20-21页 |
| ·将神经网络应用于海底沉积物类型判别工作的必要性 | 第21-23页 |
| ·分类和聚类理论 | 第21-22页 |
| ·神经网络的特点及应用 | 第22-23页 |
| ·神经网络应用的必要性 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 海底沉积物类型判别的系统方案设计及关键技术 | 第24-46页 |
| ·海底沉积物类型判别系统的工作原理 | 第24页 |
| ·海底沉积物反向散射强度数据的归一化处理 | 第24-38页 |
| ·传播损失修正 | 第26-27页 |
| ·Lambert法则改正 | 第27-29页 |
| ·波束照射面积修正 | 第29-31页 |
| ·海底沉积物反向散射强度数据归一化仿真 | 第31-38页 |
| ·波束旋转方案的作用和参数设计 | 第38-44页 |
| ·波束旋转方案的作用 | 第38-40页 |
| ·波束旋转方案的参数设计 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于神经网络的海底沉积物类型判别及仿真研究 | 第46-67页 |
| ·分类神经网络的选取 | 第46-47页 |
| ·FuzzyART网络的特点及工作方式 | 第47-52页 |
| ·ART网络的基础特点及介绍 | 第47-48页 |
| ·FuzzyART网络的结构及分类原理 | 第48-50页 |
| ·FuzzyART网络的分类算法 | 第50-52页 |
| ·FuzzyART网络进行沉积物类型判别的关键技术 | 第52-55页 |
| ·将FuzzyART网络用于海底沉积物类型判别的仿真研究 | 第55-65页 |
| ·仿真环境的设定 | 第55-57页 |
| ·分类结果及分析 | 第57-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
