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(yú)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(yú)群回波仿真模型基礎(chǔ)上,基于實(shí)際中魚(yú)群和船載聲吶可能存在的相對(duì)運(yùn)動(dòng)特點(diǎn),通過(guò)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(yú)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(yú)種回波的特征提取方法,由于魚(yú)體內(nèi)部結(jié)構(gòu)和魚(yú)種聚集模式的復(fù)雜多變性,目前常用的魚(yú)種回波特征提取方法通常難以挖掘隱藏在魚(yú)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(yú)種回波特征,該方法通過(guò)卷積層級(jí)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可提取魚(yú)種回波中隱含的更復(fù)雜和深層次的特征。對(duì)于魚(yú)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(lái)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(yú)體及魚(yú)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(yú)的魚(yú)鰾建模成軟體橢球體，將無(wú)鰾魚(yú)和有鰾魚(yú)的魚(yú)體建模成液??體橢球體，實(shí)現(xiàn)對(duì)單條魚(yú)目標(biāo)強(qiáng)度的聲散射建模。圖２．２是魚(yú)體及ＰＳＭＳ模型的幾何示意圖，??其中ｉ為魚(yú)體長(zhǎng)度，心為魚(yú)鰾長(zhǎng)度，汍為魚(yú)鰾傾角，氏為魚(yú)體傾角，０為聲波入射角。一般??來(lái)說(shuō)，魚(yú)鰾會(huì)向魚(yú)體前部浮起的方向傾斜，對(duì)魚(yú)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(yú)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(yú)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(yú)群的棲息深度、規(guī)模、魚(yú)體長(zhǎng)度、有無(wú)魚(yú)鰾等。根據(jù)上述信息，??計(jì)算魚(yú)群中全部魚(yú)的目標(biāo)強(qiáng)度參數(shù)和坐標(biāo)參數(shù)。單條魚(yú)的目標(biāo)強(qiáng)度采用ＰＳＭＳ模型％確定。??設(shè)船在魚(yú)群中心正上方，聲吶波束可以照射到整個(gè)魚(yú)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(yú)群分布示意圖??在一次魚(yú)群回波信號(hào)合成中，當(dāng)船移動(dòng)到魚(yú)群中心正上方時(shí)，首先計(jì)算魚(yú)群中的每一??１３??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]集成學(xué)習(xí)方法:研究綜述[J]. 徐繼偉,楊云.  云南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[2]江蘇近海魚(yú)類群落組成和多樣性的季節(jié)變化[J]. 劉海林,仲霞銘,湯建華,熊瑛,吳磊,施金金,吳福權(quán),冒紅.  海洋漁業(yè). 2017(01)
[3]舟山漁場(chǎng)寧波-舟山港海域春秋季魚(yú)類種類組成和數(shù)量分布[J]. 鐘毅飛,俞存根,周青松,宋偉華,呂夢(mèng)婷,鄭基,葉深.  浙江海洋學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)
[4]自適應(yīng)分段時(shí)域質(zhì)心特征在魚(yú)類識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 劉寅,許楓,張喬,紀(jì)永強(qiáng),溫濤.  應(yīng)用聲學(xué). 2012(03)
[5]分段譜質(zhì)心特征在水下目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 王娜,陳克安.  兵工學(xué)報(bào). 2009(02)
[6]回聲探測(cè)儀的發(fā)展趨勢(shì)及漁業(yè)應(yīng)用[J]. 張慧杰,危起偉,楊德國(guó).  水利漁業(yè). 2008(01)

博士論文
[1]多波束探魚(yú)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



本文編號(hào)：3584567