计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
8期
179-182
,共4页
湖泊水质污染%检测速度%神经网络
湖泊水質汙染%檢測速度%神經網絡
호박수질오염%검측속도%신경망락
研究采用图像对湖泊水质污染检测的问题,由于水面较大,像素信息量多,造成检测时间长,速度慢.针对图像的污水检测的水域面积较大,造成检测耗费的时间比较长,最终导致湖泊水质污染检测存在较大滞后且准确性差的问题.提出一种改进神经网络的湖泊水质污染检测方式,首先利用神经网络数学模型对图像相关数据进行二进制编码,并对编码后的数据进行压缩处理,计算输出数据的差异系数,最后利用周期性数据压缩补偿算法对数据中的误差进行补偿,提高了湖泊水质污染检测的速度.实验证明,改进的检测方式能够提高湖泊水质污染检测速度,提高了准确性,取得了令人满意的效果.
研究採用圖像對湖泊水質汙染檢測的問題,由于水麵較大,像素信息量多,造成檢測時間長,速度慢.針對圖像的汙水檢測的水域麵積較大,造成檢測耗費的時間比較長,最終導緻湖泊水質汙染檢測存在較大滯後且準確性差的問題.提齣一種改進神經網絡的湖泊水質汙染檢測方式,首先利用神經網絡數學模型對圖像相關數據進行二進製編碼,併對編碼後的數據進行壓縮處理,計算輸齣數據的差異繫數,最後利用週期性數據壓縮補償算法對數據中的誤差進行補償,提高瞭湖泊水質汙染檢測的速度.實驗證明,改進的檢測方式能夠提高湖泊水質汙染檢測速度,提高瞭準確性,取得瞭令人滿意的效果.
연구채용도상대호박수질오염검측적문제,유우수면교대,상소신식량다,조성검측시간장,속도만.침대도상적오수검측적수역면적교대,조성검측모비적시간비교장,최종도치호박수질오염검측존재교대체후차준학성차적문제.제출일충개진신경망락적호박수질오염검측방식,수선이용신경망락수학모형대도상상관수거진행이진제편마,병대편마후적수거진행압축처리,계산수출수거적차이계수,최후이용주기성수거압축보상산법대수거중적오차진행보상,제고료호박수질오염검측적속도.실험증명,개진적검측방식능구제고호박수질오염검측속도,제고료준학성,취득료령인만의적효과.
