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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于被动水声信号的混合淡水鱼数量预测
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基于被动水声信号的混合淡水鱼数量预测
 
     论文目录
 
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究目的与意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-14页
        1.2.1 非声学鱼类数量估计方法现状概况第9-10页
        1.2.2 水声技术在渔业中的应用概况第10-11页
        1.2.3 模型建立方法研究概况第11-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 技术路线第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
2 材料与方法第17-32页
    2.1 材料与设备第17-18页
        2.1.1 试验材料第17-18页
        2.1.2 仪器与设备第18页
    2.2 试验方案第18-19页
    2.3 鱼声信号处理第19-22页
        2.3.1 巴特沃斯低通滤波第19-20页
        2.3.2 等波纹滤波第20页
        2.3.3 小波滤波第20-21页
        2.3.4 维纳滤波第21-22页
    2.4 鱼声信号特征提取第22-26页
        2.4.1 基于小波包分解的频段能量第22-23页
        2.4.2 平均Mel倒谱系数第23-25页
        2.4.3 基于功率谱的主峰频率及主峰值第25-26页
        2.4.4 特征处理第26页
    2.5 混合比例识别模型建立方法第26-30页
        2.5.1 概率神经网络第26-28页
        2.5.2 支持向量机第28-30页
        2.5.3 分类器超参数寻优与评价第30页
    2.6 混合数量预测模型建立方法第30-31页
    2.7 本章小结第31-32页
3 结果与分析第32-47页
    3.1 混合比例识别模型建立第32-38页
        3.1.1 鱼声信号第32-33页
        3.1.2 鱼声信号特征第33-34页
        3.1.3 基于概率神经网络的混合比例识别模型第34-35页
        3.1.4 基于支持向量机的混合比例识别模型第35-37页
        3.1.5 不同建模方法对模型精度的影响第37-38页
    3.2 混合数量预测模型建立第38-46页
        3.2.1 鱼声信号特征第38-40页
        3.2.2 模型建立第40-44页
        3.2.3 模型验证第44-46页
    3.3 本章小结第46-47页
4 总结与展望第47-49页
    4.1 总结第47-48页
    4.2 展望第48-49页
参考文献第49-54页
附录第54-59页
攻读硕士学位期间科研成果第59-60页
致谢第60页

 
 
论文编号BS4385613,这篇论文共60
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