摘要
数据的分类是数据处理和应用的重要环节和前提。在海洋领域中,海洋数据呈现多元、多类等的复杂多样性,给数据的分类带来一定的技术挑战。主要针对海洋数据分类难这一问题,首先利用BP神经网络技术对海洋环境监测数据进行分类,且通过对获取的海洋环境监测数据进行分类预测,最后,实验验证了海洋环境监测数据分类方法的正确性和可行性,给海洋监测数据根据秘密等级进行数据分类提供了支持。
Data classification is the key step of marine data processing. In the ocean field, the multiple and multiclass diversity of marine data brings technical challenges to the data classification. This paper mainly focuses on solving this problem. First, BP neural network technology is used to classify the marine environmental monitoring data. Then we bring out a prediction from the classification of obtained marine environmental monitoring data. At last, the experiment verifies the validity and feasibility of the method of marine environmental monitoring data classification, which has laid a foundation for the marine monitoring data classification based on secret levels.
出处
《海洋通报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期187-193,共7页
Marine Science Bulletin
基金
上海市科委重点支撑项目(12510502000)
华东师范大学河口海岸学国家重点实验室开发基金(2008DFB90240)
关键词
数据分类
BP神经网络
海洋监测数据
隐含层单元个数
data classification
BP neural network
marine monitoring data
hidden layer unit number
