魚類行為語義模型與水質(zhì)預(yù)警

目錄
《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書》序
前言
第1章 緒論 1
1.1 水體污染與水資源安全 1
1.2 常見水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法 4
1.2.1 水質(zhì)的理化分析法 4
1.2.2 水質(zhì)的生物式監(jiān)測(cè)法 7
1.3 基于魚類行為分析的水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法 10
1.3.1 水體污染物對(duì)魚類行為的影響 11
1.3.2 用于監(jiān)測(cè)水質(zhì)的常用魚 14
1.4 生物式水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 17
1.5 小結(jié) 18
參考文獻(xiàn) 19
第2章 魚類行為語義模型 24
2.1 引言 24
2.2 魚類個(gè)體語義行為建模 24
2.2.1 單條魚行為模型 24
2.2.2 單條魚決策模型 27
2.3 魚類群體語義行為建模 31
2.3.1 群體行為的定義和功能 31
2.3.2 群體行為數(shù)學(xué)模型 34
2.4 小結(jié) 36
參考文獻(xiàn) 36
第3章 魚類目標(biāo)識(shí)別與跟蹤 39
3.1 引言 39
3.2 魚體目標(biāo)識(shí)別方法 39
3.2.1 魚體圖像預(yù)處理 39
3.2.2 濾波方法 40
3.2.3 二維Otsu魚體圖像分割算法 44
3.2.4 基于顏色聚類的二次分割算法 47
3.3 魚體骨架中心線識(shí)別方法 49
3.3.1 骨架中心線擬合 49
3.3.2 魚體坐標(biāo)的建立 49
3.3.3 魚體運(yùn)動(dòng)速度的獲取 50
3.3.4 魚體運(yùn)動(dòng)軌跡 51
3.4 魚類目標(biāo)跟蹤方法 51
3.4.1 粒子濾波跟蹤原理 52
3.4.2 魚類目標(biāo)動(dòng)態(tài)模型 58
3.4.3 魚類目標(biāo)觀測(cè)模型 61
3.4.4 魚類目標(biāo)跟蹤算法實(shí)現(xiàn) 64
3.5 小結(jié) 68
參考文獻(xiàn) 68
第4章 魚類個(gè)體行為預(yù)警方法 70
4.1 引言 70
4.2 單條魚行為識(shí)別方法 70
4.2.1 狀態(tài)池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 71
4.2.2 軌跡預(yù)測(cè)模型 72
4.2.3 魚行為軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果及其應(yīng)用 74
4.3 單條魚行為決策模型 79
4.3.1 動(dòng)力學(xué)決策模型 79
4.3.2 鄰近個(gè)體數(shù)量 84
4.3.3 鄰近個(gè)體活躍度 86
4.3.4 個(gè)體數(shù)量與活躍度的交互 87
4.4 基于尾頻的預(yù)警方法 89
4.4.1 尾頻建模 89
4.4.2 魚撞壁行為建模 91
4.4.3 尾頻和撞壁反映水質(zhì)變化 92
4.4.4 魚尾頻在水質(zhì)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用 97
4.5 基于魚類游動(dòng)軌跡的水質(zhì)預(yù)警方法 99
4.5.1 軌跡相似性度量 99
4.5.2 魚類行為軌跡建模 102
4.5.3 軌跡建模在水質(zhì)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用 108
4.6 小結(jié) 110
參考文獻(xiàn) 110
第5章 魚類群體行為預(yù)警方法 114
5.1 引言 114
5.2 基于圖論的魚群目標(biāo)分割 114
5.2.1 圖論算法原理 114
5.2.2 改進(jìn)的群目標(biāo)分隔算法 116
5.3 群聚行為量化模型 119
5.3.1 魚群的三角網(wǎng)格模型 122
5.3.2 群聚半徑和群聚數(shù) 125
5.4 基于群聚參數(shù)的水質(zhì)預(yù)警方法 130
5.4.1 群聚參數(shù)的閾值 131
5.4.2 污染物對(duì)群聚行為的影響 134
5.5 群體行為量化指標(biāo) 135
5.5.1 平均游動(dòng)速度 136
5.5.2 極化值 137
5.5.3 最近鄰距離 139
5.6 小結(jié) 141
參考文獻(xiàn) 142
第6章 基于免疫模型的水質(zhì)安全預(yù)警系統(tǒng) 143
6.1 引言 143
6.2 生物免疫系統(tǒng)原理 144
6.2.1 生物免疫系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu) 144
6.2.2 生物免疫機(jī)制 146
6.2.3 生物免疫系統(tǒng)特征 148
6.2.4 水質(zhì)預(yù)警免疫模型 150
6.3 基于克隆選擇原理的目標(biāo)魚分割算法 155
6.3.1 克隆選擇原理 155
6.3.2 基于克隆選擇的圖像分割算法 157
6.3.3 分割實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 160
6.4 基于否定選擇原理的水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法 162
6.4.1 構(gòu)建基因庫 163
6.4.2 計(jì)算重疊率 165
6.4.3 算法實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果 166
6.5 小結(jié) 168
參考文獻(xiàn) 168
第7章 水質(zhì)在線檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用 171
7.1 引言 171
7.2 系統(tǒng)總體規(guī)劃 171
7.2.1 系統(tǒng)運(yùn)行流程 171
7.2.2 軟件系統(tǒng)主要功能 172
7.2.3 系統(tǒng)硬件平臺(tái) 173
7.2.4 系統(tǒng)監(jiān)測(cè)水箱 174
7.3 系統(tǒng)軟件開發(fā) 176
7.3.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 177
7.3.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì) 178
7.4 系統(tǒng)功能介紹 178
7.4.1 系統(tǒng)界面 178
7.4.2 系統(tǒng)設(shè)置 179
7.5 小結(jié) 185