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MARINE GEOLOGY and GEOPHYSICS

机译：海洋地质与地球物理

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A method or detecting outlier of multibeam sounding with back propagation (BP) neural network is proposed in this paper for the complexity of bathymetric data of a ping. This paper constructs a training and learning algorithm for complex curve of multibeam single ping data for curve fitting based on the mapping function from input to output of BP neural network. Then it inspects the results from the previous steps lengthways by the correlation analysis of data of adjacent pings, and a vertical check to locate and remore outlier is also proposed. The experiment is conducted using the real bathymetric data, where there is a shipwreck in the middle. And also the result is compared with the combined uncertainty and bathymetry estimator (CUBE) algorithm, which is a popular method in detecting outlier of multibeam sounding at present. The experiment proves that the method proposed in this paper can detect the outlier more effectively.
机译：针对坪测深数据的复杂性，提出了一种利用反向传播（BP）神经网络检测多波束测深的方法。基于BP神经网络从输入到输出的映射函数，构造了多波束单ping数据复杂曲线的曲线拟合训练算法。然后，通过对相邻ping的数据进行相关性分析，纵向检查先前步骤的结果，并提出垂直检查以定位和消除异常值。使用真实的测深数据进行实验，中间有沉船。并将结果与​​不确定性和测深法联合估计器（CUBE）算法进行比较，CUBE算法是目前检测多波束测深离群值的一种流行方法。实验证明，本文提出的方法可以更有效地检测离群值。

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    《Oceanographic Literature Review》 |2019年第8期|1698-1740|共43页
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