Efficient Prediction of Shallow-Water Acoustic Transmission Loss Using a Hybrid Variational Autoencoder–Flow Framework

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Journal of Marine Science and Engineering vol. 13, no. 7 (2025), p. 1325-1348
Hlavní autor:	Bolin, Su
Další autoři:	Wang, Haozhong, Zhu Xingyu, Song Penghua, Li, Xiaolei
Vydáno:	MDPI AG
Témata:	Accuracy Shallow water Datasets Flow Transmission loss Mapping Computer applications Batch processing Telecommunications Deep learning Prediction models Propagation Computation Acoustics Sound transmission Neural networks Computational efficiency Sound velocity Variables Communications systems Controllability Physical properties Learning Underwater Computing time Waveguides Environmental
On-line přístup:	Citation/Abstract Full Text + Graphics Full Text - PDF
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!