基于深度学习的多波束海底地质数据异常值检测方法

随着陆地资源不断开发,可用资源减少,人类将资源的开发转移到海洋领域,此时能够收集大量海底数据的多波束测深系统起着重要作用。但未经检测和过滤的、包含异常数据的多波束测深系统会给海洋开发带来危害,因此需要对异常数据进行检测。常用的检测异常值的算法有截断最小二乘估计异常值检测算法、基于改进GA异常值检测算法等,但这些算法的检测精度均较低。随着深度学习不断发展,许多异常值检测的算法均基于深度学习进行改进。提出一种新的异常检测方法——深度支持向量检测算法,与之前方法相比在检测出更多异常值的同时,能减少误判和漏判的情况且提高了检测精度。