面向水質(zhì)監(jiān)測的魚群行為建模及異常檢測方法研究
發(fā)布時間:2024-06-03 01:48
生物水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)利用水生生物對其水體環(huán)境變化而產(chǎn)生的生理及行為變化,實現(xiàn)對水體環(huán)境質(zhì)量惡化趨勢的預(yù)測和突發(fā)污染事件的報警。該技術(shù)能更直觀地反映多種污染物在自然條件下對魚類行為的產(chǎn)生影響及危害程度,是水體質(zhì)量環(huán)境監(jiān)測的重要技術(shù)之一。因此,如何提取有效的魚類行為特征,并確定該行為與水體質(zhì)量變化兩者之間的關(guān)系,是實現(xiàn)生物水質(zhì)在線監(jiān)測方法研究中的關(guān)鍵重要問題。 本文以魚類群體作為水體環(huán)境的指示生物,并結(jié)合生物毒性實驗,通過分析水體質(zhì)量變化對魚類群體行為產(chǎn)生的影響,構(gòu)建了正常水質(zhì)下魚群行為的計算模型,并完成了一個基于魚群群聚行為的水質(zhì)在線監(jiān)測系統(tǒng)。主要研究內(nèi)容包括: 1.研究了基于圖論和均勻性測度的魚群目標(biāo)分割方法;趫D論的彩色圖像分割方法實現(xiàn)了魚群目標(biāo)的分割,以均勻性測度作為圖像評價指標(biāo),結(jié)合拉普拉斯算子求得最佳的分割效果。該方法改善了邊緣和紋理的效果,并提高了魚類分割的性能。 2.研究了魚群群聚性行為特征的建模。在魚群目標(biāo)分割結(jié)果的基礎(chǔ)上,建立了魚群群聚性社會行為的計算模型,基于Delaunay三角網(wǎng)劃分方法求得魚群重心,通過分析在正常水體質(zhì)量下魚群重心和群體分布的統(tǒng)計數(shù)據(jù),得到正常水質(zhì)下...
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題研究背景
1.2 課題研究現(xiàn)狀
1.3 論文研究內(nèi)容
1.4 論文體系結(jié)構(gòu)
第2章 彩色圖像分割與魚群社會行為學(xué)基礎(chǔ)
2.1 彩色圖像分割技術(shù)
2.1.1 圖像分割定義
2.1.2 常用的彩色圖像分割方法
2.1.3 常用的顏色空間及其比較
2.2 魚類社會行為學(xué)基礎(chǔ)
2.2.1 魚類的應(yīng)激反應(yīng)
2.2.2 魚群社會行為表型
2.3 本章小結(jié)
第3章 基于圖論和均勻性測度的魚群目標(biāo)分割方法
3.1 圖論算法原理描述
3.1.1 無向圖的表示
3.1.2 區(qū)域合并判斷準則
3.1.3 算法局限性
3.2 一種改進的基于GRAPH-BASED的魚群目標(biāo)檢測算法
3.2.1 帶權(quán)邊權(quán)值的重定義
3.2.2 帶權(quán)邊的分類
3.2.3 基于均勻性測度的最佳閾值選取
3.2.4 算法流程
3.3 實驗結(jié)果與分析
3.4 本章小結(jié)
第4章 魚群群聚性社會行為特征建模
4.1 群聚性社會行為的數(shù)學(xué)描述
4.2 群聚性社會行為特征提取方法
4.2.1 計算魚群重心坐標(biāo)
4.2.2 計算群聚半徑R和群聚數(shù)N
4.3 群聚性特征建模實驗設(shè)計與實驗結(jié)果分析
4.3.1 實驗環(huán)境及魚種的選擇
4.3.2 確定模型所需指示魚群最佳條數(shù)的實驗
4.3.3 確定標(biāo)準群聚半徑R的實驗
4.3.4 魚群群聚性行為特征模型的驗證實驗
4.4 本章小結(jié)
第5章 基于魚群群聚特征的實時水質(zhì)監(jiān)測應(yīng)用
5.1 魚群行為模型的在線分析和預(yù)警閾值選擇
5.1.1 魚群行為模型的在線分析
5.1.2 預(yù)警閾值的選擇
5.2 魚群行為指標(biāo)在線分析
5.3 魚群行為其他指標(biāo)分析
5.3.1 平均魚間距指標(biāo)分析
5.3.2 平均最遠鄰距指標(biāo)分析
5.3.3 平均最近鄰距指標(biāo)分析
5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 研究內(nèi)容總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻
附錄
致謝
攻讀學(xué)位期間參加的科研項目和成果
本文編號:3987989
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級別】:碩士
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摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題研究背景
1.2 課題研究現(xiàn)狀
1.3 論文研究內(nèi)容
1.4 論文體系結(jié)構(gòu)
第2章 彩色圖像分割與魚群社會行為學(xué)基礎(chǔ)
2.1 彩色圖像分割技術(shù)
2.1.1 圖像分割定義
2.1.2 常用的彩色圖像分割方法
2.1.3 常用的顏色空間及其比較
2.2 魚類社會行為學(xué)基礎(chǔ)
2.2.1 魚類的應(yīng)激反應(yīng)
2.2.2 魚群社會行為表型
2.3 本章小結(jié)
第3章 基于圖論和均勻性測度的魚群目標(biāo)分割方法
3.1 圖論算法原理描述
3.1.1 無向圖的表示
3.1.2 區(qū)域合并判斷準則
3.1.3 算法局限性
3.2 一種改進的基于GRAPH-BASED的魚群目標(biāo)檢測算法
3.2.1 帶權(quán)邊權(quán)值的重定義
3.2.2 帶權(quán)邊的分類
3.2.3 基于均勻性測度的最佳閾值選取
3.2.4 算法流程
3.3 實驗結(jié)果與分析
3.4 本章小結(jié)
第4章 魚群群聚性社會行為特征建模
4.1 群聚性社會行為的數(shù)學(xué)描述
4.2 群聚性社會行為特征提取方法
4.2.1 計算魚群重心坐標(biāo)
4.2.2 計算群聚半徑R和群聚數(shù)N
4.3 群聚性特征建模實驗設(shè)計與實驗結(jié)果分析
4.3.1 實驗環(huán)境及魚種的選擇
4.3.2 確定模型所需指示魚群最佳條數(shù)的實驗
4.3.3 確定標(biāo)準群聚半徑R的實驗
4.3.4 魚群群聚性行為特征模型的驗證實驗
4.4 本章小結(jié)
第5章 基于魚群群聚特征的實時水質(zhì)監(jiān)測應(yīng)用
5.1 魚群行為模型的在線分析和預(yù)警閾值選擇
5.1.1 魚群行為模型的在線分析
5.1.2 預(yù)警閾值的選擇
5.2 魚群行為指標(biāo)在線分析
5.3 魚群行為其他指標(biāo)分析
5.3.1 平均魚間距指標(biāo)分析
5.3.2 平均最遠鄰距指標(biāo)分析
5.3.3 平均最近鄰距指標(biāo)分析
5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 研究內(nèi)容總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻
附錄
致謝
攻讀學(xué)位期間參加的科研項目和成果
本文編號:3987989
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