漁業(yè)資源的科學(xué)評(píng)估對(duì)漁業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。相比于生物取樣,漁業(yè)資源聲學(xué)評(píng)估具有快捷、取樣率大且不干擾群體自然狀態(tài)等優(yōu)點(diǎn)�，F(xiàn)有的信號(hào)特征提取與分類方法種類繁多,且性能隨應(yīng)用環(huán)境的不同而有所差別,為全面評(píng)估相關(guān)方法在魚種回波特征提取及分類的性能,論文首先在現(xiàn)有的經(jīng)典魚群回波仿真模型基礎(chǔ)上,基于實(shí)際中魚群和船載聲吶可能存在的相對(duì)運(yùn)動(dòng)特點(diǎn),通過融合回波的多普勒信息對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后的模型更符合實(shí)際的回波數(shù)據(jù),為后續(xù)分析和評(píng)估相關(guān)方法的性能奠定基礎(chǔ)。魚種分類框架主要由兩個(gè)基本部分組成:針對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和基于分類方法對(duì)特征進(jìn)行分類。對(duì)于魚種回波的特征提取方法,由于魚體內(nèi)部結(jié)構(gòu)和魚種聚集模式的復(fù)雜多變性,目前常用的魚種回波特征提取方法通常難以挖掘隱藏在魚種回波中深層次的有用信息,導(dǎo)致獲得的特征較少,物種分辨率較低。論文在綜合分析常用回波特征提取方法的基礎(chǔ)上,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取魚種回波特征,該方法通過卷積層級(jí)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可提取魚種回波中隱含的更復(fù)雜和深層次的特征。對(duì)于魚種回波的分類方法,目前的研究工作較少涉及特定分類方法對(duì)于特定特征的適用性分析,以及融合不同特征和不同學(xué)習(xí)方法所帶... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：101 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?ＫＲＭ模型示意圖⑴??標(biāo)系下，魚體及魚鰾的坐標(biāo)分別為??ｘｂ｛ｊ），?ｚｂＵ｛ｊ），?ｚｂＬ（ｊ），ｗｂ｛ｊ）／２，??

２．１．２?ＰＳＭＳ?模型??ＰＳ?Ｍ?Ｓ模型將有鰾魚的魚鰾建模成軟體橢球體，將無鰾魚和有鰾魚的魚體建模成液??體橢球體，實(shí)現(xiàn)對(duì)單條魚目標(biāo)強(qiáng)度的聲散射建模。圖２．２是魚體及ＰＳＭＳ模型的幾何示意圖，??其中ｉ為魚體長(zhǎng)度，心為魚鰾長(zhǎng)度，汍為魚鰾傾角，氏為魚體傾角，０為聲波入射角。一般??來說，魚鰾會(huì)向魚體前部浮起的方向傾斜，對(duì)魚的散射特性產(chǎn)生影響。圖２．２（ｂ）為ＰＳＭＳ模??型的幾何示意圖，ａ和＆分別為橢球體的長(zhǎng)軸和短軸，氏為魚體傾角，０為聲波入射角，＆代??表球體面。??由Ｍａｓａｈｉｋｏ?Ｆｕｒｕｓａｗａ的理論可知｜８］，單條魚的目標(biāo)強(qiáng)度為??ＴＳ?＝?Ｌ２Ｆ＼ｈａ．ｂ／ａ．ｅ，ｃｒ．：Ｐｒ）．?（２．９）??１１??

集模式上存在差異，如魚群的棲息深度、規(guī)模、魚體長(zhǎng)度、有無魚鰾等。根據(jù)上述信息，??計(jì)算魚群中全部魚的目標(biāo)強(qiáng)度參數(shù)和坐標(biāo)參數(shù)。單條魚的目標(biāo)強(qiáng)度采用ＰＳＭＳ模型％確定。??設(shè)船在魚群中心正上方，聲吶波束可以照射到整個(gè)魚群，如圖２．４所示。??—１０??ｆＵｈｌ????ｆｉｓｈ２??ｆｉｓｈ３??１０?，??ｉ２０?＂?義??ｔ?｜?＿??Ｓ＇?３０－?５?．??ａ?ｉ?ｉ?’??４０－?＾?－？??５０??６０??０?１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０??Ｒａｎｇｅ（ｍ）??圖２．４魚群分布示意圖??在一次魚群回波信號(hào)合成中，當(dāng)船移動(dòng)到魚群中心正上方時(shí)，首先計(jì)算魚群中的每一??１３??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]多波束探魚聲納關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 杜偉東.哈爾濱工程大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于集成學(xué)習(xí)的垃圾短信多級(jí)分類技術(shù)研究[D]. 雷楊.電子科技大學(xué) 2011



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