人工神經(jīng)網(wǎng)絡在識別海面溢油中的應用研究.pdf

1、保護我們共有的海洋環(huán)境已成為當今世界的一大主題，而造成海洋污染的主要元兇就是油類污染。溢油對近海海域的污染，已引起各國政府的重視。 我國在激光遙感識別海上溢油方面也作了許多研究，并在算法上取得了了很大的成績，比如說我國有學者引入了神經(jīng)網(wǎng)絡算法對激光熒光光譜進行識別。激光遙感光譜數(shù)據(jù)的智能分析系統(tǒng)是一個能夠處理非線性數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法適合處理非線性系統(tǒng)，且具有自組織、自學習、自適應和聯(lián)想能力，故非常適用于激光遙感光

2、譜數(shù)據(jù)的智能分析?，F(xiàn)在已經(jīng)有了一些利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立的激光遙感光譜數(shù)據(jù)的智能分析系統(tǒng)。本文的核心工作是建立了PCA激光熒光光譜分析識別模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡激光熒光光譜分析識別模型、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡激光熒光分析光譜識別模型以及PCA&BP神經(jīng)網(wǎng)絡激光熒光光譜分析識別模型。并利用已有的激光遙感設備對建立的幾種模型進行測試實驗，得到了實驗結(jié)果。測試實驗主要考察的是這4種模型的識別速度和識別精度。 測試實驗得出，PCA激光熒光光譜分析識

3、別模型能夠有效地識別溢油。神經(jīng)網(wǎng)絡方面，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡激光熒光光譜分析識別模型的速度最快，平均訓練時間為5.547秒。精度較高，正確率為87.5％；PCA&BP神經(jīng)網(wǎng)絡激光熒光光譜分析識別模型精度最高，正確率為95.833％。速度接近于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡，訓練時間為7.327秒；BP神經(jīng)網(wǎng)絡不管在速度上和精度上都沒有以上提到的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)秀。結(jié)果表明，PCA&BP神經(jīng)網(wǎng)絡激光熒光光譜分析識別模型的績效是最好的，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡激光熒光光譜分