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1.
采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型   总被引:2,自引:2,他引:0  
对远洋渔场资源和位置进行预报可以为远洋渔业生产及管理提供重要信息。该研究针对西北太平洋柔鱼渔场,利用海洋表面温度遥感信息和中国远洋渔船生产资料,基于深度学习原理,选取卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型。根据不同月份、不同通道构建了多种数据集,用于训练渔场预报模型。训练结果表明,4个通道组合的数据集的训练结果最优,渔汛早期(7-8月)、中期(9月)和后期(10-11月)测试样本的准确率分别为80.5%、81.5%和81.4%。以2015年的真实渔场数据对模型进行验证,模型的平均召回率为82.3%,平均精确率为66.6%,F1得分平均值为73.1%,预测的高产渔区与实际作业的高单位捕捞努力量渔获量区基本匹配。该研究构建的渔场预报模型可以获得较好的准确率,可为其他鱼种的渔场预报模型构建提供新的思路。  相似文献   
2.
近年以来,"新常态"这个字眼已经成为媒体眼中的宠儿。新常态不仅仅是经济增长方面的变化,更对产业增长的内在驱动力提出来新的要求。而随着中国经济进入新常态,房地产行业也进入了新时期,但对房地产泡沫的担忧,去库存问题等已经不可忽视。但这并不说明房地产业已经失去活力。事实上安徽省远未结束的城镇化保证了房地产行业的未来仍将有着良好态势,因此解决房地产业的诸多问题已成为值得密切关注的问题。本文旨在以安徽省合肥市为例,通过对房地产业的现状进行认识和问题分析,提出在经济发展新常态下促进安徽房地产健康有序发展的对策建议。  相似文献   
3.
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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