基于改進的BP神經網絡的海洋環(huán)境監(jiān)測數據等級分類研究.pdf

1、由于信息技術發(fā)展速度越來越快，高新觀測設備的不斷更新，大量的高新觀測設備運用在海洋環(huán)境監(jiān)測數據的采集上，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)測數據采集系統(tǒng)，奠定了海洋信息化堅實的基礎。由于各類高新觀測設備用于海洋數據的收集，導致海洋環(huán)境監(jiān)測數據的數據量迅速增長，對于急劇增長的海量、復雜的海洋環(huán)境監(jiān)測數據，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)測數據管理帶來了新的挑戰(zhàn)。如何對海洋環(huán)境監(jiān)測數據進

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

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

4、合于對海洋環(huán)境監(jiān)測數據價值等級分類的數據分類網絡模型，將凌亂的海洋環(huán)境監(jiān)測數據通過數據分類網絡模型進行數據的訓練和預測，達到對海洋環(huán)境監(jiān)測數據進行價值等級分類的目的，為海洋環(huán)境監(jiān)測數據的分類保存和利用奠定了堅實的基礎。本文主要研究內容如下：
　　1.數據分類算法的選取
　　面對種類眾多的數據分類算法，如貝葉斯分類算法、決策樹分類算法，到底選擇什么樣的數據分類算法適用于文章中的海洋環(huán)境監(jiān)測數據的分類？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數據挖掘工具，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神經網絡數據分類算法。
　　2. BP神經網絡隱含層單元數的確定
　　由實驗確定了BP神經網絡作為本文的數據分類算法，但是BP神經網絡有一個難以理論解決的問題，即網絡隱含層單元數的選取問題，本文針對這一問題，提出了計算BP隱含層單元數的改進算法，使得BP神經網絡在構建數

6、據分類網絡模型時隱含層單元數的選取范圍比傳統(tǒng)的方法所提供的隱含層單元數的選取范圍有所縮小，使得隱含層單元數的選取更為準確，提高了數據分類實驗效率同時避免了時間精力的浪費。
　　3.輸入輸出指標的定義
　　不同的數據分類模型、不同的數據分類要求，對數據分類模型中輸入指標和輸出指標的要求不一樣，文中結合本文的數據分類的情況和查閱大量的國家標準，分別確定了輸入指標和對輸出指標進行了定義。輸入指標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，輸出指標以國家標準為依據，確定為四級，分別是數據價值最高級、數據價值高級、數據價值一般級、數據價值低級。
　　4.數據分類實驗仿真
　　對于構建完成的BP神經數據分類網絡模型，對本文數據分類仿真實驗的步驟為：①訓練網絡，利用海洋環(huán)境監(jiān)測數據對分類網絡進行訓練；②測試網絡，利用測試數據對訓練完成的分類網絡進行預測分類。通過實驗驗證該數據分類網絡模型能夠對海洋環(huán)境監(jiān)測數據價值等級的分類做出準確的分類預測