| 基于神经网络和VMS的渔船捕捞类型辨别 |
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| 引用本文： | 郑巧玲,樊伟,张胜茂,张衡,王晓旋,郭刚刚.基于神经网络和VMS的渔船捕捞类型辨别[J].南方水产科学,2016(2):81-87. |
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| 作者姓名： | 郑巧玲 樊伟 张胜茂 张衡 王晓旋 郭刚刚 |
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| 作者单位： | 1. 中国水产科学研究院东海水产研究所,农业部东海与远洋渔业资源开发利用重点实验室,上海200090;上海海洋大学海洋科学学院,上海201306;2. 中国水产科学研究院东海水产研究所,农业部东海与远洋渔业资源开发利用重点实验室,上海200090 |
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| 基金项目： | 上海市科学技术委员会长三角科技联合攻关领域项目(15595811000)，中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(东海水产研究所2014T13) |
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| 摘 要： | 不合理的捕捞方式会导致海洋渔业资源衰退以及海洋生态环境破坏。近年来,渔船监测系统已被用于渔船安全监督、渔业资源管理、海洋生态环境保护等方面。文章以中国近海15艘流刺网渔船、39艘拖网渔船、24艘流动张网渔船共78个样本为研究对象,以BP(back propagation)神经网络为研究模型,借助2014年北斗渔船监测系统(VMS)中对应渔船的航速和航向数据对其作业方式进行辨别。结果显示,基于航速和航向的渔船作业方式辨别正确率分别为93.6%和91%,两者均能较好地对捕捞类型进行分类,且航速的分类精度高于航向。拖网和流动张网渔船分类的正确率在90%以上,而流刺网渔船仅为70%,原因可能是流刺网在空间上的移动较复杂,减弱了航速和航向变化的规律性。
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| 关 键 词： | 渔船 捕捞类型 渔船监测系统 神经网络 |
Identification of fishing type from VMS data based on artificial neural network |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fishing boats fishing types VMS artificial neural networks |
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