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基于BP神经网络的海洋监测数据等级划分

发布时间:2018-11-07 21:12
【摘要】:数据的分类是数据处理和应用的重要环节和前提。在海洋领域中,海洋数据呈现多元、多类等的复杂多样性,给数据的分类带来一定的技术挑战。主要针对海洋数据分类难这一问题,首先利用BP神经网络技术对海洋环境监测数据进行分类,且通过对获取的海洋环境监测数据进行分类预测,最后,实验验证了海洋环境监测数据分类方法的正确性和可行性,给海洋监测数据根据秘密等级进行数据分类提供了支持。
[Abstract]:Data classification is an important link and prerequisite for data processing and application. In the field of ocean, ocean data presents complex diversity, such as multivariate, multi-class, etc., which brings some technical challenges to the classification of data. Aiming at the difficulty of marine data classification, this paper first uses BP neural network technology to classify marine environmental monitoring data, and then classifies and forecasts the acquired marine environmental monitoring data. The experimental results verify the correctness and feasibility of the classification method of marine environmental monitoring data, and provide support for the classification of marine monitoring data according to the secret level.
【作者单位】: 上海海洋大学信息学院;三江学院土木工程学院;
【基金】:上海市科委重点支撑项目(12510502000) 华东师范大学河口海岸学国家重点实验室开发基金(2008DFB90240)
【分类号】:P714

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本文编号:2317582

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