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微藻在生态系统的结构和功能中具有极为重要的作用,而传统光学人工镜检方法对微藻种类鉴别具有较大的难度。本研究将微藻的光学图像进行了采样,并结合国内外专家对微藻鉴定的经验知识,制作了微藻图像数据集,并进行了数据增强处理。借助深度学习的原理和方法,构建了基于卷积神经网络结构的深度学习模型(AlexNet),对模型进行了训练,并利用5折交叉验证方法确保模型的稳定性。结果表明,模型的训练精度可达到98.78±0.98%,测试精度达85.46±0.23%,达到了预期效果。利用AlexNet模型训练得到的参数,对预留的280个样本图像进行实际测试,7个藻种的平均精确度、平均召回率和平均F1 Score分别为0.832,0.844和0.833。表明深度学习方法是鉴定微藻的一种有效方法。 相似文献
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基于分离式卫星标志信息的金枪鱼垂直移动特性 总被引:1,自引:0,他引:1
为了掌握金枪鱼类的活动规律,该文采用国际上先进的分离式卫星标志于2010-2012年对36尾黄鳍金枪鱼进行了放流试验。结果表明:围网捕捞方式释放的8枚标志信息回收率达到100%,但标志的时间只有0.5~5 d;利用手钓方式释放的28枚标志信息回收率达到75%,标志的时间为0.5~91 d,且有2枚标志是正常浮起。此次试验中,记录时间10 d的标志有18枚,10~20 d的标志有3枚,≥20 d的标志有8枚,特别是在手钓作业方式下进行的标志效果有了很大的提高。黄鳍金枪鱼有85.9%的时间在0~150 m水层活动,有13.0%时间在≥150~250 m水层活动,仅有1.1%时间在≥250 m水层活动。就水温来说,81.7%的时间活动在≥24℃的水层,16.2%的时间活动在16~24℃的水层,仅2.1%时间活动在≤16℃的水层。在0~50 m水层,夜晚出现频次约是白天的2倍;而在50~500 m水层,均是白天出现频次要大于晚上。总体来说,有68%的黄鳍金枪鱼个体在傍晚18:00时有上浮到浅水层活动的行为,而在凌晨06:00时有明显的下潜行为。该研究初步证明了黄鳍金枪鱼的放流取得了成功,为以后进一步开展金枪鱼的卫星标志放流试验奠定了基础。 相似文献
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北斗船位数据提取拖网捕捞努力量算法研究 总被引:12,自引:1,他引:11
传统的捕捞努力量统计耗时费力,并且存在延时,不能及时了解宏观的捕捞强度,本研究以象山港拖网渔船为研究对象,选择安装北斗终端的1 508艘渔船,对北斗卫星船位监控系统所获取的渔船船位、航向、航速等信息进行分析挖掘,获得捕捞强度。根据航速统计获得每艘渔船处于捕捞状态的航速阈值,如拖网船300791捕捞状态船位点阈值的航向差最小和最大分别是-50和52°,航速最小和最大分别是0.9和2.0 m/s,两者结合判断捕捞状态点,再采用过滤窗修正,在各渔区格网计算一段时间内渔船捕捞状态点的累计捕捞时间,其值与渔船功率的乘积获得捕捞努力量,物理单位为kW·h,并制作累计捕捞kW·h的格点图和插值图。该方法具有实时、大范围、快速、分辨率高的特点,能够很好地服务于渔业资源保护。 相似文献
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在围网改进设计阶段常用模型网具进行模拟实验,其中沉降数据是其重要参数。设计了微型围网沉降数据记录仪。仪器采用MSP430F149单片机作为主控芯片,通过传感器模块获取水中的压强数据,经校正后储存在非易失固态存储芯片中;通过串口读出校正的压强数据,从中可以计算出围网的深度,结合数据采样频率计算出下沉速度。设计的数据仪具有体积小(5.2 cm×3.0 cm×2.1 cm)、重量轻(约33 g)的特点,仪器平均密度为1 007 kg/m3,接近海水密度,可在几乎不影响网具本身沉降状态的情况下进行测量。试验表明,在2.6 m的量程内,相对误差≤1.50%。 相似文献