李海涛
- 作品数：28 被引量：148H指数：6
- 供职机构：青岛科技大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省高等学校科技计划项目山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球农业科学环境科学与工程更多>>
- 基于特征融合的FL-BCNN鱼类识别算法研究
- 2023年
- 为了解决水下相机设备捕获的鱼类图像质量差、数据量不均匀等难以准确识别鱼类的问题,提出一种基于特征融合的FL-BCNN鱼类识别算法。对B-CNN算法进行改进,融合不同卷积层的特征,提高细粒度特征的表达能力,解决了图像质量差引起的特征不明显的问题。利用焦点损失函数(Focal Loss)解决样本数据不平衡的问题,提高水下鱼类图像的识别能力。利用F4K(15)数据集与四个已有算法进行鱼类识别对比实验。实验结果表明,FL-BCNN鱼类识别算法的识别精度较高,具有较好的识别速度,可以有效解决鱼类识别中样本不平衡的问题。
- 葛艳张亚婷李海涛
- 基于粒子群算法优化的BP神经网络在海水水质评价中的应用被引量：12
- 2020年
- 针对目前存在的海水水质受多因素影响、评价难的现状,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化误差反向传播(BP)神经网络的海水水质评价模型。该模型通过PSO得到BP神经网络最优的权值和阈值,结合青岛东部海域10个监测站点的数据得到水质评价结果。实验证明,该模型和单因子评价、传统的BP神经网络评价相比较,具有训练时间短、预测精度高的特点,在海水水质评价中具有良好的应用价值。
- 李海涛王博睿
- 关键词：粒子群算法BP神经网络海水水质评价
- 基于启发式Johnson算法优化BP神经网络的水产养殖产量预测模型被引量：2
- 2017年
- 针对水产养殖产量预测难的现状,提出一种基于启发式Johnson算法优化的反向传播神经网络(BPNN)的产量预测模型。该模型在传统BP神经网络的基础上,针对网络训练时间长、易陷入局部最优的问题,通过启发式Johnson算法降低输入神经元维度,再结合试凑法确定神经网络隐层个数,构建启发式Johnson反向传播神经网络(HJA-BPNN)学习预测模型。实验结果表明,该模型在山东省对虾海水养殖产量预测中,预测的均方根误差小于传统BP神经网络和GM(1,1),且学习效率相比传统BP神经网络有所提升。研究表明,该学习预测模型在大量历史数据的模型构造上有更大的优势,能够缩短建模时间,同时获得良好的预测效果,为水产养殖产量预测提供了一种可行的新方法。
- 李海涛茆毓琦
- 关键词：BP神经网络
- 基于地理信息系统的空间插值算法研究被引量：2
- 2013年
- 本文根据"北海区环境预报信息集成系统"对于ArcGis Engine中常用空间插值算法进行研究,主要研究了反距离加权插值算法、克里金插值算法、样条函数插值算法,并对反距离加权插值算法进行了改进,在本系统中利用该算法进行插值计算。研究各个算法的实现原理及各个算法的有缺点。经研究发现:应用Kriging插值算法的插值效果较好,IDW插值算法简单、易于实现,Spline算法计算量小,可以产生平滑的曲线。
- 李海涛贾增辉
- 关键词：插值算法KRIGINGSPLINEARCGISENGINE
- 智慧生态水产养殖系统被引量：5
- 2017年
- 针对工厂化海参养殖信息化低的现状,设计并实现了具有养殖环境水质监测、养殖环境水质分析评价、水下视频观测、养殖知识普及等功能的系统.该系统经测试,水质检测准确,水下视频观测实时清晰,可以满足海参养殖的实际需要.系统的推广可以帮助养殖企业进行养殖决策,提高养殖的智能化水平.利用工业化和智能化在水产养殖业领域的纵向扩散和深度融合,来探索现代化养殖模式,提升智能技术在渔业经济发展中的贡献率.
- 李海涛王新安丰艳兰长杰
- 关键词：水产养殖
- Lasso-BP组合模型在鲤鱼价格预测中的应用研究被引量：1
- 2022年
- 为了对水产品市场中的水产品价格进行预测,本文以北京地区的鲤鱼市场为例,基于Lasso回归和BP神经网络组合模型,对鲤鱼价格和影响因素进行预测研究。通过Lasso回归对影响因素进行筛选,将筛选出的影响因素输入到BP神经网络中进行训练,并将影响因素数据输入训练后的模型中,即可输出预测价格。同时,选取2017年10月1日至2018年6月17日数据作为测试样本,对测试样本进行归一化处理,并采用本文提出的模型进行实验。实验结果表明,Lasso-BP模型预测值与真实值整体平均误差为2.59%,在价格波动趋势方面,预测数据准确率达96.53%,在价格波动幅度方面,预测结果的波动幅度与真实数据基本相同,平均误差为2.51%,说明模型预测精度较高,预测效果良好,该文模型满足实际生产工作需要,证明Lasso-BP模型能够对鲤鱼价格进行准确预测。该研究具有一定的理论意义和实际意义。
- 李海涛刘昌年
- 关键词：BP神经网络ARIMA模型价格预测水产品价格
- RF-BiLSTM神经网络在海浪预测中的应用被引量：4
- 2022年
- 由于风浪数据的随机性,复杂性,影响因素多,多为时间序列的特点,造成了传统预测模型预测难度大,精确率低,构建了基于随机森林的注意力机制与双向长短期记忆神经网络相结合的海浪预测模型.该模型对输入进行优化,可以使用过去和未来的数据信息进行预测,提高了海浪波高的预测精度.该模型利用随机森林对输入变量筛选优化,降低网络复杂度,然后将注意力机制与双向长短期记忆神经网络相结合建立预测模型,并利用实际数据进行验证.结果显示,和BP, LSTM, BiLSTM模型比较, RF-BiLSTM模型的预测精度更高,拟合程度更好,在海浪数值的预测预报中有重要意义.
- 李海涛孙亚男付建浩
- 关键词：海浪预测时间序列
- 中尺度涡特征提取算法及可视化研究被引量：2
- 2018年
- 在对海洋遥感图像数据进行处理,特征可视化检测海洋信息的过程中,中尺度涡信息检测是重要内容之一,其结果直接影响海洋中尺度涡信息反演的精度.为了提高中尺度涡信息提取的准确性,本文根据海洋中尺度涡成像的特点,基于边缘检测,运用连通区域提取技术,综合利用涡旋的形状、尺度等判据,检测图像中的旋涡闭合等值线以及提取旋涡的特征参数.采用Matlab和C#混合编程,将中尺度涡检测算法和遥感数据信息有机结合起来,实现了中尺度涡检测的自动化和可视化,提高了遥感图像的处理效率.实验表明,该方法具有较高的中尺度涡信息检测精度,检测效果理想.
- 葛艳刘缵然李海涛
- 关键词：中尺度涡MATLAB语言C#语言
- 基于Hadoop的生物质能源工程数据资源管理平台被引量：2
- 2018年
- 针对我国生物质能源工程信息化程度比较低的现状,结合当今流行的大数据处理技术,基于Hadoop开源框架设计并且实现了生物质能源工程数据资源管理平台.介绍了平台的主要功能模块,包括生物质能源工程的管理、监测指标的管理、实时监测、反欺诈模型的管理、统计分析等.对平台建设中的关键技术包括数据获取、大数据存储、大数据处理、负载均衡等做了深入研究.旨在将物联网技术,互联网技术和大数据处理技术与生物质能源工程有机的结合起来,提高生物质能源工程的信息化水平,保障生产安全,优化工艺流程,实现效益最大化,为同类工程的建设提供理论和实践依据.
- 李海涛刘云生兰长杰
- 关键词：生物质能源大数据HADOOP负载均衡
- 基于IC卡的汽车尾气排放检测数据管理信息系统的设计与实现被引量：7
- 2010年
- 虽然国家已经制定了严格的汽车尾气排放标准,尾气检测依然是目前我国环保的薄弱环节,尾气检测方式和尾气排放检测数据管理方式都有待提高。本文利用接触式IC卡和管理信息系统技术设计并实现了一套汽车尾气排放检测数据管理信息系统,主要完成对CO、NO、烟度等汽车排放的尾气信息进行采集、入库、写卡、读卡、查询、导入导出及权限、用户管理等功能。该系统有助于提高我国汽车尾气排放检测和数据管理水平,为实现汽车尾气排放检测管理的科学化、信息化和现代化打下坚实的基础。
- 李海涛史爱松
- 关键词：IC卡管理信息系统
