近年来，海洋科研工作者越来越关注海洋里的弱目标，比如鲸鱼、海豚、海龟等。这些生物通常只有小小的身躯，很难被肉眼或常规仪器观测到。因此，发展一种高效、准确的海面弱目标检测方法势在必行。
人工智能技术在海洋探测中得到了广泛应用。其中一种叫做神经网络的技术，在海洋动物检测领域表现出。神经网络是一种能够模拟人脑神经元网络工作方式的计算模型。通过大量训练数据，神经网络能够学习到目标的特征，从而识别目标。然而，由于海面复杂变化，单一神经网络的识别精度存在一定的局限性。未识别的网络
为了有效解决这一问题，人们提出了神经网络集成方法。方法是指将多个不同的神经网络模型组合起来，从而提高海洋动物检测的准确性和鲁棒性。常见的集成方法包括Bagging、Boosting、Voting等。
Bagging（包装）方法是通过在数据集中有放回地抽样，构造多个不同的训练集，每个训练集对应一个神经网络，最后将多个神经网络的分类结果通过简单多数投票的方式进行融合。这种方法可有效抑制模型过拟合现象，提高模型的泛化能力。
Boosting（提升）方法是通过在数据集中有放回地抽样，针对前一个模型分错的数据，增大它们的权重，得到一组新的训练集，并基于新的训练集调整模型参数。这种方法针对喜欢欠拟合的模型，有良好的提升效果。
Voting（投票）方法是在训练多个神经网络后，将它们的输出综合起来，通过表决的方式得到最终的分类结果。Voting方法不需要改变训练数据，只需要简单地将多个网络的输出结果进行加权平均，再用一个阈值进行判定即可。
实际应用中，可以针对不同的海面环境和目标特性，选择相应的神经网络集成方法。此外，还可以通过加入其他特征，如传感器数据、海流信息等，进一步提升检测准确性。
总之，神经网络集成方法在海面弱目标检测中具有重要的应用价值，是实现高效、准确检测的有效方法。未来，随着深度学习、机器学习等技术的不断发展，神经网络集成方法必将成为海洋探测领域的关键技术之一。
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