生物式水质监测通常是先通过提取水生物在不同环境下的应激反应特征，再进行特征分类，从而识别水质。针对水质监测问题，提出一种使用卷积神经网 (CNN)的方法。鱼类运动轨迹是当前所有文献使用的多种水质分类特征的综合性表现，是生物式水质分类的重要依据。使用 Mask-ＲCNN 的图像分割方法，取鱼体的质心坐标，并绘制出一定时间段内鱼体的运动轨迹图像，制作正常与异常水质下两种轨迹图像数据集。融合 Inception-v3网络作为数据集的特征预处部分，重新建立卷积神经网络对 Inception-v3 网络提取的特征进行分类。通过设置多组平行实验，在不同的水质环境中对正常水质与异常水质进行分类。结果表明，卷积神经网络模型的水质识别率为 99. 38%，完全达到水质识别的要求。

信息计量学（十二）——第十二讲 信息计量学在科学学与科技管理中的应用

提出了一种基于多特征提取和支持向量机(support vector machines,SVM)参数优化的车型识别方法,此方法解决了采用单一特征容易受到光照、天气、阴影等环境影响的问题,并且可以对运动中的车辆进行车型识别。首先,采集车辆样本并进行图像预处理,提取车辆的几何特征、纹理特征和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征;其次,将提取的多种特征量进行组合测试,并与单个特征量的测试结果进行比较;最后,采用粒子群算法优化SVM的参数并使用优化的SVM参数进行运动车辆的车型识别。实验结果表明:提出的多特征提取和SVM参数优化相结合的车型识别方法能够取得很好的识别效果,识别率达到90%以上。

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