基于改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)等級分類研究.pdf

1、由于信息技術(shù)發(fā)展速度越來越快，高新觀測設(shè)備的不斷更新，大量的高新觀測設(shè)備運用在海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的采集上，包括航空衛(wèi)星采集、各類先進傳感器采集等，形成了全面立體的海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，奠定了海洋信息化堅實的基礎(chǔ)。由于各類高新觀測設(shè)備用于海洋數(shù)據(jù)的收集，導(dǎo)致海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量迅速增長，對于急劇增長的海量、復(fù)雜的海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，一方面給海洋信息化發(fā)展帶來了機遇；一方面也給海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)管理帶來了新的挑戰(zhàn)。如何對海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進

2、行高效的管理，對海洋信息化的發(fā)展至關(guān)重要，也是海洋信息化必須要面對和解決的問題之一。因此，管理復(fù)雜的、海量的海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，對海量的、復(fù)雜的海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進行明確的數(shù)據(jù)價值等級分類，是目前的研究熱點。
　　隨著數(shù)據(jù)挖掘知識的普及和發(fā)展，我們對數(shù)據(jù)分類也有了基本的了解，數(shù)據(jù)挖掘的一個重要研究課題就是數(shù)據(jù)分類，數(shù)據(jù)分類也一直是科學(xué)研究人員的研究重點和熱點。本文選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來實現(xiàn)海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)分類，在海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)存儲凌

3、亂，難以分類保存利用的情況下，以國家標(biāo)準(zhǔn)作為海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)分類依據(jù)。在1996年，國家海洋局制定了海洋數(shù)據(jù)秘密等級的相關(guān)文件：《海洋工作中國家秘密及其密級具體范圍的規(guī)定》；在2007年，國家制定了對數(shù)據(jù)分級保護的相關(guān)規(guī)定文獻：《數(shù)據(jù)保密規(guī)范》。將這些國家標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)定作為本文海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)和依據(jù)，文章中把海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)分為四級：數(shù)據(jù)價值最高級、數(shù)據(jù)價值高級、數(shù)據(jù)價值一般級、數(shù)據(jù)價值低級，同時結(jié)合海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的特性設(shè)計出適

4、合于對海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)價值等級分類的數(shù)據(jù)分類網(wǎng)絡(luò)模型，將凌亂的海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)分類網(wǎng)絡(luò)模型進行數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和預(yù)測，達(dá)到對海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進行價值等級分類的目的，為海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的分類保存和利用奠定了堅實的基礎(chǔ)。本文主要研究內(nèi)容如下：
　　1.數(shù)據(jù)分類算法的選取
　　面對種類眾多的數(shù)據(jù)分類算法，如貝葉斯分類算法、決策樹分類算法，到底選擇什么樣的數(shù)據(jù)分類算法適用于文章中的海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的分類？文章首先要提出和解決的問題

5、就是分類算法的選取問題。文章利用WEKA數(shù)據(jù)挖掘工具，分別對幾種不同的分類算法從錯誤率、均方誤差等幾個方面做比較，選擇出錯誤率、均方誤差最低的分類算法，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類算法。
　　2. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層單元數(shù)的確定
　　由實驗確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為本文的數(shù)據(jù)分類算法，但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個難以理論解決的問題，即網(wǎng)絡(luò)隱含層單元數(shù)的選取問題，本文針對這一問題，提出了計算BP隱含層單元數(shù)的改進算法，使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)建數(shù)

6、據(jù)分類網(wǎng)絡(luò)模型時隱含層單元數(shù)的選取范圍比傳統(tǒng)的方法所提供的隱含層單元數(shù)的選取范圍有所縮小，使得隱含層單元數(shù)的選取更為準(zhǔn)確，提高了數(shù)據(jù)分類實驗效率同時避免了時間精力的浪費。
　　3.輸入輸出指標(biāo)的定義
　　不同的數(shù)據(jù)分類模型、不同的數(shù)據(jù)分類要求，對數(shù)據(jù)分類模型中輸入指標(biāo)和輸出指標(biāo)的要求不一樣，文中結(jié)合本文的數(shù)據(jù)分類的情況和查閱大量的國家標(biāo)準(zhǔn)，分別確定了輸入指標(biāo)和對輸出指標(biāo)進行了定義。輸入指標(biāo)由于實驗條件的限制，選取了海洋環(huán)境監(jiān)

7、測的基本要素作為輸入指標(biāo)，輸出指標(biāo)以國家標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，確定為四級，分別是數(shù)據(jù)價值最高級、數(shù)據(jù)價值高級、數(shù)據(jù)價值一般級、數(shù)據(jù)價值低級。
　　4.數(shù)據(jù)分類實驗仿真
　　對于構(gòu)建完成的BP神經(jīng)數(shù)據(jù)分類網(wǎng)絡(luò)模型，對本文數(shù)據(jù)分類仿真實驗的步驟為：①訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，利用海洋環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)對分類網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練；②測試網(wǎng)絡(luò)，利用測試數(shù)據(jù)對訓(xùn)練完成的分類網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測分類。通過實驗驗證該數(shù)據(jù)分類網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)Ｑ蟓h(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)價值等級的分類做出準(zhǔn)確的分類預(yù)測