申请/专利权人：广西民族大学

申请日：2021-06-15

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN113361614B

主分类号：G06F18/2411

分类号：G06F18/2411;G06F18/2415;G06F18/2413;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/0895;G06N3/045

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.02#授权;2021.09.24#实质审查的生效;2021.09.07#公开

摘要：本发明公开了一种船只捕鱼行为预测方法，所述船只捕鱼行为预测方法包括：S1：获取原始船只航行相关数据信息；S2：过滤所述原始船只航行相关数据信息，得到初始船只航行相关数据信息；S3：压缩所述初始船只航行相关数据信息，得到船只航行相关数据信息；S4：对步骤S3得到的所述船只航行相关数据信息进行正负样本标签恢复处理，得到正负样本集；S5：利用MLP+VTLSTM混合模型对所述正负样本集进行训练，得到训练模型；S6：根据所述训练模型进行船只捕鱼行为预测。本发明所提供的船只捕鱼行为预测方法，能够解决现有预测方法难以平衡预测效果和成本的问题。

主权项：1.一种船只捕鱼行为预测方法，其特征在于，所述船只捕鱼行为预测方法包括：S1：获取原始船只航行相关数据信息；S2：过滤所述原始船只航行相关数据信息，得到初始船只航行相关数据信息；S3：压缩所述初始船只航行相关数据信息，得到船只航行相关数据信息；S4：对步骤S3得到的所述船只航行相关数据信息进行正负样本标签恢复处理，得到正负样本集；S5：利用MLP+VTLSTM混合模型对所述正负样本集进行训练，得到训练模型；S6：根据所述训练模型进行船只捕鱼行为预测；所述步骤S4中，利用模糊熵以及半监督学习模式，对所述船只航行相关数据信息进行正负样本标签恢复处理；所述利用模糊熵以及半监督学习模式包括：B1：确定所述船只捕鱼的捕鱼行为方式；B2：根据所述捕鱼行为方式，确定所述船只的捕鱼航迹；B3：将所述船只航行相关数据信息中属于所述捕鱼航迹的相关信息确定为正样本集，剩余其他信息确定为初始负样本集；B4：利用所述半监督学习模式，对所述初始负样本集进行清洗，得到负样本集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广西民族大学 一种船只捕鱼行为预测方法

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