基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魚類活性判斷及其在水質(zhì)監(jiān)測中的應(yīng)用.pdf

1、隨著社會科技的快速發(fā)展，水質(zhì)環(huán)境污染問題日益加劇，也更多的受到國家和人們的關(guān)注。面對日益加劇的水污染問題，特別是水體中存在毒性農(nóng)藥物質(zhì)的污染，傳統(tǒng)的理化分析技術(shù)，由于其檢測時間長，不能對水體污染作出實時快速的預警。因此，快速高效的生物式水質(zhì)監(jiān)測預警成為了水質(zhì)安全研究領(lǐng)域的一個重要課題，在國內(nèi)外得到廣泛的研究和應(yīng)用。
　　本文以紅鯽魚作為生物式水質(zhì)預警監(jiān)測對象。通過將紅鯽魚暴露于添加了農(nóng)藥（殺蟲劑、毒死蜱、樂果等）的水樣中，完成了水

2、樣中魚目標的自動識別和跟蹤，并迸一步利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對魚目標的活性狀態(tài)進行識別，以此開發(fā)了水質(zhì)毒性監(jiān)測預警系統(tǒng)。本文研究的主要內(nèi)容如下:
　　1、提出了基于選擇力注意機制的魚目標跟蹤方法。人類識別目標時，總能將其注意力定位在待識別目標。根據(jù)這一原理，本文設(shè)計了視覺目標注意力區(qū)域，在該區(qū)域可有效對被跟蹤目標進行分割。此外，為了連續(xù)跟蹤到魚目標，還提出了注意力區(qū)域更新算法。結(jié)果表明，該方法可在復雜背景下有效的跟蹤魚群中的單個魚目標。<

3、br>　　2、提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的魚目標活性狀態(tài)判斷方法。將提取的魚目標作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，根據(jù)誤差反向傳播算法訓練網(wǎng)絡(luò)以識別魚目標是否處于活性（或者死亡）狀態(tài)。實驗結(jié)果表明，模型可以快速準確的判斷水樣中魚所處的狀態(tài)。結(jié)果表明，暴露在農(nóng)藥殺蟲劑、毒死蜱和樂果下的魚體目標，可以在設(shè)定閾值時間內(nèi)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型判斷出其活性狀態(tài)。此外，該方法對于魚群中是否存在死亡的個體同樣有效。
　　3、開發(fā)了基于魚類活性狀態(tài)的水質(zhì)毒性監(jiān)測系統(tǒng)。系