原文服务方: 科技与创新       
摘要:
目前我国对于集约化水产养殖的水质调控,仅处于单指标调节水平,忽略了水质因子间的相互作用对养殖环境产生的影响.本文在现有的多传感器无线传感网络基础上,构建基于BP神经网络的信息融合监控系统,对多元非线性水质因子进行信息融合以全面评估当前水质环境是否适合虾类生长并做出相应的调控决策.文章最后通过实际水质数据对该系统算法进行测试分析,测试结果表明此监控系统具有较高的精确度,为集约化水质监控开辟了一条新路径.
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文献信息
篇名 BP神经网络信息融合技术在水质监控中的应用
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 BP神经网络 信息融合 水质监控 无线传感网络
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 15-17
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.10.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何盛琪 上海海洋大学信息学院 14 93 5.0 9.0
2 陈明 上海海洋大学信息学院 58 263 8.0 13.0
3 周汝雁 上海海洋大学信息学院 29 105 6.0 8.0
4 朱文婷 上海海洋大学信息学院 1 13 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
信息融合
水质监控
无线传感网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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总被引数(次)
202805
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