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基于LabVIEW的深水网箱鱼群监测系统的信号处理 总被引:1,自引:0,他引:1
深水网箱鱼群活动状态的实时监测是开展深水网箱渔业资源可持续发展中急需解决的关键技术。文中介绍了深水网箱鱼群监测系统中基于LabVIEW的数据信号处理方法。该方法采用软件编程技术取代传统的硬件电路设计,实现了深水网箱鱼群监测系统的时间增益补偿、信号相关处理、图像处理和鱼群量估计等功能,海上现场实验证明系统具有较高的抗噪声和混响干扰能力,鱼群回波图像显示简洁、海上操作方便,采用鱼群回波能量积分方法能较好地估计鱼群量大小。 相似文献
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大地电磁的反演问题是非线性,如果采用线性反演方法容易陷入局部极小,使得反演结果非唯一性严重.本文将人工鱼群算法引入到地球物理反演之中,提出了非线性的大地电磁人工鱼群最优化反演.该方法不需要进行偏导数的求取,可以对反演的范围进行约束,以减小反演结果的非唯一性.同时我们对搜索步长进行了改进,给出适用于大地电磁反演的人工鱼群参数.大量的理论数据试算表明,人工鱼群反演算法能够较好地寻找到全局最优解.实测数据的处理结果表明,该方法可以用来处理实际资料,并且能够取得很好的应用效果. 相似文献
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滑坡位移高精度预测对于滑坡预测预警具有重要的参考价值。顾及智能优化与机器学习组合模型在滑坡时序位移预测中的优势,构建了一种融合多层感知机和优化支持向量回归的滑坡位移组合预测模型。首先采用多层感知机(multilayer perceptron, MLP)对滑坡位移进行初步预测,然后构建基于差分进化(differential evolution,DE)算法改进的人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm, AFSA)与支持向量回归(support vector regression, SVR)组合预测模型(optimal combination SVR, OPSVR)以修正MLP预测结果。通过两起典型滑坡体北斗实测算例发现,由于DE有效克服了AFSA运行后期人工鱼个体大多处于随机运动状态而无法搜索到全局最优解的问题,提高了其寻优性能,进一步与SVR结合可更合理确定出SVR的超参数,从而提高了其预测精度;相较于单一MLP和SVR预测模型,以及常规智能优化算法(遗传算法、粒子群算法)、改进人工鱼群算法与SVR的组合预测模型,MLP-OPSVR组合预测模型具有更... 相似文献
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基于目前灰色理论模型在变形监测中的应用,分析了PGM(1,1)模型中的参数及其求解的方法.引入人工鱼群算法求解背景值和初始值的修正项,通过人工鱼群算法求解得到模型的最优组合值.结合大坝变形监测工程实例进行计算分析,结果表明利用人工鱼群算法(AF)求解得到的PGM(1,1)模型的背景值参数与初始值修正项对大坝变形监测的预测具有较好的效果. 相似文献
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北极航线地缘政治格局的人工鱼群模糊聚类分析 总被引:4,自引:2,他引:2
全球变暖导致的北极冰层消退,使北极航线的全线通航预期逐渐缩短,以北极为对象的资源争夺和地缘政治争斗将成为地缘政治研究的新的重要课题。由于北极的地理特殊性和航线权益在北极争夺中的重要性,对于北极地缘政治的研究应更多从北极航线的视角出发。北极航线地缘政治格局的研究有助于中国对于未来的北极及北极航线应得权益的取得。在提出北极航线地缘政治格局概念和研究重要性的基础上,使用人工鱼群聚类方法对北极航线地缘政治格局进行了分析。结果表明,北极航线地缘政治格局聚类为3个类别,分别为以美国为主的27个国家组成的国家集团、以俄罗斯为主的19个国家组成的国家集团和包含英国等其他国家的47个国家组成的国家集团。仿真实验表明,人工鱼群模糊聚类分析对于北极航线地缘政治格局分析是有效的,分析结果能够为中国的北极航线地缘政治战略制定提供借鉴。 相似文献
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夏章英 《广东海洋大学学报》1980,(1):70-72
广东珠江口附近渔民,每年12~2月在海丰至万山群岛一带海面,夜间根据了望员在桅斗内观察起水的蓝圆鲹等鱼类游泳时水面闪光的情况,投网包围鱼群,围捕过程船上不开灯的这一传统作业方式,渔民习惯称为“猎夜红。“夜红”指夜间起水移动闪光的鱼群。 相似文献
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基本人工鱼群算法将基于鱼群行为的人工智能思想引入到解决函数优化的问题中,根据自然界中鱼类寻找食物的行为特点,推演出人工鱼的四种行为模型:随机行为、觅食行为、聚群行为、追尾行为。该算法具有对初值参数选择不敏感、鲁棒性强、简单易实现等优点。本文的全局人工鱼群算法是针对基本人工鱼群算法运算速度慢、求解精度低和容易陷入局部极值的缺陷而提出的。该算法在觅食、聚群、追尾行为中用历史全局最优人工鱼的位置和感知区域内较优位置的和向量代替感知区域内较优位置。这样不仅缩短了人工鱼向最优解移动的时间,也提高了求解最优值的精度和速度。仿真结果表明,该算法在函数优化方面的优化性能高于基本人工鱼群算法。 相似文献
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为了克服K-Means算法对初始类簇中心、噪声点、孤立点敏感缺点,将K-Means算法和人工鱼群算法结合,提出了改进的人工鱼群聚类算法。在该算法中将类簇中心看作一条人工鱼,让每条人工鱼执行随机、觅食、聚群、追尾行为中的一种,并将更新后的位置作为K-Means算法的初始值,不断重复人工鱼的位置更新和K-Means操作,直到算法结束。由于在算法中加入了动态移动步长和全局人最优人工鱼位置,聚类的收敛精度和速度都得到提高。使用iris和glass数据集进行聚类时,与其他算法相比,文中的收敛时间缩短2.6%,精度提高1.36%。 相似文献