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

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в::	Journal of Marine Science and Engineering vol. 13, no. 7 (2025), p. 1325-1348
Автор:	Bolin, Su
Інші автори:	Wang, Haozhong, Zhu Xingyu, Song Penghua, Li, Xiaolei
Опубліковано:	MDPI AG
Предмети:	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
Онлайн доступ:	Citation/Abstract Full Text + Graphics Full Text - PDF
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Будьте першим, хто залишить коментар!