一种获取渔场知识的数据挖掘模型及知识表示方法研究

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渔业数据分析与模型建立

渔业数据分析与模型建立渔业是我国重要的经济产业之一，而渔业数据的分析与模型建立对于渔业管理和可持续发展至关重要。

本文将介绍渔业数据分析的重要性，以及在这方面应用的方法和技术。

一、渔业数据分析的重要性渔业数据分析可以帮助我们了解渔业资源的现状和趋势，为渔业管理和决策提供科学依据。

通过对渔业数据的分析，我们可以获取以下关键信息：1. 渔业资源状况：利用渔业数据可以了解各渔区的渔业资源分布和数量，从而评估不同渔区的渔业潜力，为优化资源配置提供参考。

2. 渔业产量和捕捞努力：分析渔业数据可以监测渔业产量和捕捞努力的变化，帮助评估渔业可持续性和合理利用资源的程度。

3. 渔业经济效益：渔业数据分析可以帮助评估渔业经济效益，包括捕捞成本、利润和相关就业机会，为渔业经济发展提供参考。

二、渔业数据分析的方法和技术1. 数据收集与整理：渔业数据分析的第一步是收集各种与渔业相关的数据，如渔船捕捞量、捕获物种、渔区位置、水温等。

然后，对数据进行整理和清洗，确保数据的质量和准确性。

2. 数据可视化：利用数据可视化技术可以清晰地展示渔业数据的特征和趋势。

常用的数据可视化工具包括统计图表、地理信息系统（GIS）和时间序列图等。

3. 统计分析：通过统计分析方法，我们可以对渔业数据进行描述和推断，如均值、方差、回归分析等。

这些方法可以帮助我们揭示渔业资源的分布、变化和影响因素。

4. 数据挖掘与机器学习：数据挖掘和机器学习技术可以用于预测和模型建立。

通过这些技术，我们可以利用历史数据来建立渔业产量、资源可持续性等方面的预测模型，为未来的渔业管理提供决策支持。

三、渔业数据分析与模型建立的应用案例1. 渔业资源评估：利用历史捕捞数据和环境因素，建立资源评估模型，帮助评估不同渔区的资源状况和调控策略。

2. 捕捞管理与决策支持：通过对渔业数据的分析，帮助制定捕捞限额、季节性禁渔等管理措施，实现渔业可持续发展。

3. 渔业经济效益评估：利用渔业数据和经济指标，评估渔业经济效益，为制定渔业产业政策和投资决策提供参考。

海洋渔业中数据挖掘方法的分析

摘要本文首先简要介绍了数据挖掘技术，包括数据挖掘的由来、定义、基本过程及应用，并对数据挖掘过程中用到的ＯＬＥＤＢ／ＡＤＯ技术作了简单的描述：然后，本文叙述了如何实现数据挖掘，特别对数据预处理作了详细的介绍；最后，本文分析了关联规则挖掘的经典算法－－Ａｐｒｉｏｒｉ算法，指出其挖掘对象一般是大型事务数据库，在此基础上利用聚类和模糊理论对Ａｐｒｉｏｒｉ算法进行改进，使之适合于广泛使用的关系数据库和数据仓库。

关键词；数据挖掘，关联规则，Ａｐｒｉｏｒｉ算法ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｔｈｉＳｐａｐｅｒ，ｗｅｆｉｒｓｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｏｒｉｇｉｎ，ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ，ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｔｅｐｓａｎｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒａｎｇｅｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＷｅａｌｓｏｂｒｉｅｆｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅＯＬＥＤＢ／ＡＤＯｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｕｓｅｄｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．Ｔｈｅｎ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔｈｏｗｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ，ｈｏｗｔｏｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｄａｔａ．ＦｉｎａｌｌＹ，ｗｅａｎａｌｙｚｅＡｐｒｉｏｒｉａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｗｈｉｃｈｉｓｔｈｅｍｏｓｔＣｌａｓｓｉｃａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｍｉｎｉｎｇａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓａｎｄｉＳｍａｉｎｌｙｕｓｅｄｔｏｐｒｏｃｅｓｓｌａｒｇｅｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎａｌ．，ｄａｔａｂａｓｅｓ．ＷｅｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅＡｐｒｉｏｒｉａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｔｉｌｉｚｉｎｇｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈａｎｄｆｕｚｚｙｔｈｅｏｒｙｔｏｆｉｔｆｏｒｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎａｌｄａｔａｂａｓｅｓａｎｄｔｈｅｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅｓｕｓｅｄｗｉｄｅｌｙ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ，ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＲｕｌｅ，ＡｐｒｉｏｒｉＡｌｇｏｒｉｔｈｍ第一章数据挖掘技术概述１．１数据挖掘技术的由来１．ｉ．Ｉ网络之后的下一个技术热点我们现在已经生活在一个网络化的时代，通信、计算机和网络技术正改变着整个人类和社会。

基于投影寻踪模型的浙江省休闲渔业分析

基于投影寻踪模型的浙江省休闲渔业分析休闲渔业在现代社会迅速发展，已成为人们日常生活中不可或缺的娱乐活动之一。

浙江省，地处东海之滨，水域资源丰富，便成为休闲渔业的热门地区之一。

本文基于投影寻踪模型，对浙江省休闲渔业的发展状况进行分析。

一、数据来源与描述本文的数据来源于2019年的浙江省休闲渔业问卷调查，涉及参与休闲渔业的人数、活动场所、活动频率、消费金额等多个方面。

为了分析方便，将原始数据进行数值化处理和标准化操作，将休闲渔业人数、活动场所和活动频率分别归一化为1-10之间的数值，消费金额单位转换为万元。

二、投影寻踪模型本文采用的投影寻踪模型是一种多元数据分析方法，将多个指标在坐标系中展示，可用于发现数据之间的关联关系和趋势方向。

该模型是通过计算每个指标的贡献度和主成分，来进行数据的降维和提取数据的结构信息，从而快速地找到数据之间的相关性。

在进行投影寻踪分析之前，先对所有指标进行相关系数计算，得到休闲渔业人数和活动场所之间的相关系数为0.78，休闲渔业人数和活动频率之间的相关系数为0.87，休闲渔业人数和消费金额之间的相关系数为0.89。

在进行数据变换之前，需要对数据进行中心化处理，即减去均值，得到标准化数据。

然后，选取第一主成分和第二主成分作为新的坐标轴，将数据在新坐标系中进行展示。

根据投影寻踪分析结果，浙江省休闲渔业的主要趋势是休闲渔业人数和消费金额的增长，活动场所和活动频率的变化较小。

同时，休闲渔业人数和消费金额之间的相关性最强，说明人数的增长带动了消费的增加。

此外，可以发现数据点较为集中，说明休闲渔业的发展相对稳定。

四、结论与建议针对分析结果，建议相关部门加强对休闲渔业的规划和管理，积极引导和培育休闲渔业市场，发挥休闲渔业在推动地方经济发展和促进外部交流的作用。

同时，需要推进休闲渔业的生态环境保护和合理利用，保障渔业资源的可持续利用和发展。

知识的表示方法

知识的表示方法
王泽阳
【期刊名称】《价值工程》
【年(卷),期】2010(029)032
【摘要】在人工智能研究的背景下,本为先对知识进行了解释,后简单论述了一些当前的知识的表示方法.
【总页数】1页(P311)
【作者】王泽阳
【作者单位】北京科技大学信息工程学院,北京100083
【正文语种】中文
【中图分类】C94
【相关文献】
1.知识线索树——智能教学系统中知识关系的表示方法 [J], 何福男;伊雯雯
2.基于多知识源的语义搭配知识获取及表示方法 [J], 王璐;张仰森;吴林
3.一种获取渔场知识的数据挖掘模型及知识表示方法研究 [J], 袁红春;汤鸿益;陈新军
4.知识库系统的知识表示方法及其在移动学习领域的应用 [J], 曲佳;王建华
5.融合知识表示和深度强化学习的知识推理方法 [J], 宋浩楠;赵刚;王兴芬
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捕鱼模型总结

捕鱼模型总结引言捕鱼模型是一种模拟渔业资源管理和捕鱼活动的工具，它可以帮助渔业管理者和研究人员了解鱼类种群的动态变化，并制定合理的捕捞政策以保护渔业资源。

本文将对捕鱼模型的基本原理、应用场景以及优缺点进行总结和分析。

捕鱼模型的基本原理捕鱼模型是一种基于数学模型的仿真工具，它通常包括以下几个基本要素：1.鱼类种群：捕鱼模型通过建立数学模型来描述鱼类种群的数量、增长率、死亡率等相关特征。

常用的模型包括Logistic模型、Lotka-Volterra模型等。

2.捕捞活动：捕鱼模型考虑了捕捞活动对鱼类种群的影响，包括捕捞强度、捕捞效率等参数。

这些参数可以通过历史数据、实地观测或专家经验进行估计。

3.环境因素：捕鱼模型还考虑了环境因素对鱼类种群的影响，如水温、氧气含量等。

这些因素可以通过气象数据、水质监测等进行获取。

通过将鱼类种群、捕捞活动和环境因素结合起来，捕鱼模型可以模拟和预测鱼类种群的动态变化，从而为渔业管理者提供科学依据和决策支持。

捕鱼模型的应用场景捕鱼模型广泛应用于渔业资源管理和保护的领域，其主要应用场景包括：1.渔业资源评估：捕鱼模型可以通过分析鱼类种群的动态变化，评估渔业资源的可持续利用能力和容量。

这有助于制定合理的渔业管理政策，保护渔业资源的可持续发展。

2.捕捞政策制定：捕鱼模型可以模拟不同捕捞政策对鱼类种群的影响，从而为渔业管理者提供科学决策依据。

渔业管理者可以通过调整捕捞强度、捕捞季节等参数，实现渔业资源的合理管理和保护。

3.捕捞预警系统：捕鱼模型可以通过实时监测鱼类种群的数量和动态变化，提供捕捞预警信息。

当鱼类种群数量下降或过度捕捞时，预警系统可以及时提醒渔业管理者采取相应措施，以避免资源的过度捕捞和破坏。

捕鱼模型的优缺点捕鱼模型作为一种模拟工具，具有以下优点：1.科学决策支持：捕鱼模型可以基于数学模型和实时数据，为渔业管理者提供科学决策支持，帮助其制定合理的捕捞政策和资源管理措施。

【推荐下载】渔情预报技术及模型综述

渔情预报技术及模型综述渔情预报技术及模型综述：1渔情预报模型的构建借鉴Guisan等[21]关于生物分布预测模型的研究，可将建立渔情预报模型的过程分为四个步骤:(1)研究渔场形成机制;(2)建立渔情预报模型;(3)模型校正;(4)模型评价和改进。

渔情预报模型的构建应以目标鱼种的生物学和渔场学研究为基础，力求模型与渔场学实际的吻合[13]。

如果对目标鱼种的集群、洄游特性以及渔场形成机制较清楚，可选择使用机理/过程模型或理论模型对这些特性和机制进行定量表述。

反之，如果对这些特性和机制的了解并不完全，则可选择经验/现象模型，根据基本的生态学原理对渔场形成过程进行一种平均化的描述。

除此之外，无论构建何种预测模型，都应充分考虑模型所使用的数据本身的特点，这对于基于统计学的模型尤其重要[22]。

模型校正(modelcalibration)是指建立预报模型方程之后，对于模型参数的估值以及模型的调整[23]。

根据预报模型的不同，模型参数估值的方法也不一样。

例如对于各类统计学模型，其参数主要采用最小方差或极大似然估计等方法进行估算;而对于人工神经网络模型，权重系数则通过模型迭代计算至收敛而得到。

在渔情预报模型中，除了估计和调整模型参数和常数之外，模型校正还包括对自变量的选择。

在利用海洋环境要素进行渔情预报时，选择哪些环境因子是一项比较重要也非常困难的工作。

周彬彬[24]在利用回归模型进行蓝点马鲛渔期预报研究时认为，多因子组合的预报比单因子预报要准确。

Harrell等[25]研究表明，为了增加预测模型的准确度，自变量的个数不宜太多。

另外，对于某些模型来说，模型校正还包括自变量的变换、平滑函数的选择等工作[26]。

模型评价(modelevaluation)主要是对于预测模型的性能和实际效果的评价。

模型评价的方法主要有两种，一种是模型评价和模型校正使用相同的数据，采用变异系数法或自助法评价模型[27-28];另一种方法则是采用全新的数据进行模型评价，评价的标准一般是模型拟合程度或者某种距离参数[29]。

面向海洋领域的数据挖掘技术研究

面向海洋领域的数据挖掘技术研究在当今数字化时代，海洋领域数据的快速积累和海量信息的管理成为了一项迫切的需求。

通过数据挖掘技术，我们可以从海洋数据中发现隐藏的模式和规律，为海洋领域的科研、保护、开发以及管理提供有力的支持。

本文将探讨面向海洋领域的数据挖掘技术的研究内容和应用前景。

首先，海洋领域的数据挖掘技术需要处理大规模、多样性和复杂性的数据。

海洋数据包括海洋观测数据、卫星遥感数据、海洋气象数据、海洋地质数据等多种类型。

面对如此庞大而复杂的数据资源，研究者们致力于开发能够提取其中有用信息的数据挖掘算法和技术。

其中一个重要的研究方向是基于机器学习算法的海洋领域数据挖掘。

机器学习是一种通过学习数据模式来预测和分类的算法。

在海洋领域，利用机器学习算法可以对海洋气象数据进行天气预测，对海洋生物数据进行物种分类，对海洋地质数据进行地质特征提取等。

例如，通过训练模型，可以利用历史气象数据预测未来海洋气象情况，从而为海事、渔业等提供预警和指导。

另一个关键研究方向是基于文本挖掘的海洋领域数据分析。

海洋领域中有大量的文献、报告、专利等非结构化数据，这些数据中蕴含了丰富的知识和信息。

通过文本挖掘技术，可以从非结构化的文本数据中提取关键词、主题信息、实体关系等，为科研人员提供快速获取相关信息的工具。

例如，利用文本挖掘可以帮助科研人员快速获取某个海洋物种的相关文献，加速科研进程。

此外，还有一类重要的研究是基于空间数据挖掘的海洋领域数据分析。

海洋领域的数据往往具有时空特性，可以通过空间数据挖掘技术发现空间分布规律、热点区域等。

例如，通过分析卫星遥感数据，可以发现海洋污染的空间分布规律，为海洋环境保护提供科学依据。

空间数据挖掘技术还可以用于海洋资源开发的位置选址、海底地形分析等。

随着深度学习算法的快速发展，海洋领域数据挖掘技术也得到了进一步提升。

深度学习算法通过建立深层神经网络模型，可以处理更复杂、更高维度的数据。

在海洋领域，深度学习算法可以应用于图像识别、目标检测、海底地形重建等诸多任务。

海洋科学中的数据挖掘与分析技术

海洋科学中的数据挖掘与分析技术随着科技的不断发展，数据在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。

在海洋科学领域，数据的获取和分析也成为了研究的重点。

而数据挖掘和分析技术的应用，则可以帮助我们更加深入地了解海洋的特性和变化。

本篇文章将详细介绍海洋科学中的数据挖掘与分析技术，并且探讨其应用。

一、数据挖掘技术在海洋科学领域的应用数据挖掘是指通过自动或半自动的方法，从大量的数据中获取有用的信息和知识。

在海洋科学领域，数据挖掘技术可以被应用于很多方面，比如海洋生态学、海洋科技、海洋气象等等。

具体来说，以下是数据挖掘技术在海洋科学领域的几个应用：1. 建立海洋生态系统模型建立海洋生态系统模型是海洋生态学领域中的重要任务之一。

通过数据挖掘技术，我们可以分析和理解海洋生态系统的内在关系，进而构建出更加精确的模型。

例如，我们可以利用聚类算法来对海洋中的生物进行分类，并进一步推断它们在生态系统中的角色和作用。

此外，我们还可以采用回归分析来研究不同环境因素对海洋生态系统的影响。

2. 分析海洋科技数据海洋科技中的数据非常丰富，比如气象数据、测量数据、观测数据等等。

通过对这些数据的分析，我们可以更好地理解和预测海洋的变化和趋势。

例如，在研究海洋气候变化时，我们可以利用时间序列分析来分析历史气象数据，并对未来的气候变化进行预测。

此外，我们还可以利用分类算法和关联规则算法来探讨海洋科技数据中的关联性和规律性。

3. 分析海洋气象数据海洋气象数据是研究海洋气候和天气的重要数据来源。

通过数据挖掘技术的应用，我们可以更好地理解海洋气象数据中的规律和变化。

例如，我们可以利用聚类分析来研究不同类型的气候变化、飓风等自然灾害的发生规律，进而为应对自然灾害提供支持。

二、数据分析技术在海洋科学的应用除了数据挖掘技术，数据分析技术也在海洋科学的研究中扮演着重要的角色。

与数据挖掘不同的是，数据分析更侧重于直接对数据进行处理和分析，以获得更详细、更有内涵的信息。

渔业资源评估与管理模型

渔业资源评估与管理模型渔业资源是海洋中的重要自然资源之一，对于全球许多国家来说，渔业不仅是重要的经济支柱，同时也是人民的重要食物来源。

然而，由于人口增长、过度捕捞和环境变化等因素，许多渔业资源正面临严重的衰退和损失。

因此，渔业资源评估与管理模型的研究变得尤为重要。

一、渔业资源评估模型渔业资源评估模型是基于渔业生物学和渔业统计数据开发的工具，用于评估和预测渔业资源的状况和趋势。

根据具体的题目要求，渔业资源评估模型可以采用不同的方法和技术，包括但不限于以下几种：1. 渔业统计数据分析法：该方法通过对渔业统计数据（如捕捞量、渔获量、渔船数量等）的分析，来评估渔业资源的状况和变化趋势。

其中，利用统计学方法对数据进行建模、拟合和预测是常见的操作。

2. 渔业生物学模型：这种模型基于渔业生物学的原理和规律，通过对渔种的生物特性、种群数量、繁殖力等因素进行建模和分析，来评估和预测渔业资源的可持续性。

常用的生物学模型包括年龄结构模型、群体动力学模型等。

3. 综合评估模型：综合评估模型是基于多个指标和因素的综合考量，以揭示渔业资源的整体状态和变化趋势。

该模型常使用多元统计分析方法，如主成分分析、聚类分析等，将渔业生态、经济和社会等多个维度的信息进行综合分析。

二、渔业资源管理模型渔业资源管理模型是用于规划和实施渔业资源管理策略的工具，旨在实现可持续的渔业发展。

通过科学的渔业资源评估与管理模型，可以制定相应的渔业资源管理措施，以保护渔业资源、促进渔业发展和维护渔民的利益。

1. 自然保护区设立模型：该模型基于区域渔业资源的特点和保护需求，通过评估和分析渔业资源的状况，确定和设立自然保护区，以保护重要的渔业资源和生态系统。

2. 捕捞配额分配模型：该模型基于渔业资源评估的结果，结合渔业管理的目标和政策，制定合理的捕捞配额分配方案。

通过限制捕捞量和尺寸选择，以确保渔业资源的持续利用。

3. 渔业监测与执法模型：该模型主要用于监测和控制渔业活动，以确保合法、合规的渔业经营。

一种天然水域鱼类资源量计算方法与流程

一种天然水域鱼类资源量计算方法与流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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一种基于深度学习的海水养殖区提取方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202110069017.2(22)申请日 2021.01.19(71)申请人山东华宇航天空间技术有限公司地址 264000 山东省烟台市高新区马山街道航天路513号内1号(72)发明人马佩坤　刁奇　曹万云　夏梦莹　刘玉梅　孙祥飞　卢飞霞　李波　(74)专利代理机构北京中索知识产权代理有限公司 11640代理人陈宾宾(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/34(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于深度学习的海水养殖区提取方法(57)摘要本发明提供了一种基于深度学习的海水养殖区提取方法，基于深度学习进行海水养殖区提取方法中借助卷积神经网络，利用ARCGIS工具制作训练样本对应的养殖区类别真值图，通过重叠滑动裁剪将大尺寸的高分辨率影像进行切割，得到多幅小尺寸的训练图片，并利用数据增广算法进行样本量的扩增，再利用训练模型对训练图片进行训练，得到一个较好的分类模型之后,利用该模型作为预测模型进行养殖区的提取。

本发明不依赖于遥感及图像处理的专业知识，通过输入图像可直接获取不同类型海水养殖区的分布位置、范围及面积，依靠计算机自动化处理，海水养殖区提取速度大幅度提升，极大节省了人力及时间成本。

权利要求书2页说明书6页附图5页CN 112766155 A 2021.05.07C N 112766155A1.一种基于深度学习的海水养殖区提取方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：获取海水养殖区高分辨率卫星遥感影像的原始数据，所述原始数据来自高分1号、高分6号、高分2号和哨兵2号四种卫星数据，对原始卫星遥感影像数据进行预处理；步骤2：根据步骤1得到的预处理后的图像，从已有的波段中选择红、绿和蓝三个波段进行真彩色合成，得到真彩色图像；步骤3：利用ARCGIS软件工具对步骤2得到的真彩色图像进行训练标签制作；步骤4：对步骤2和步骤3得到的真彩色图像和对应的标签图进行预处理；步骤5：对步骤4得到的训练样本和标签进行训练集、验证集、测试集分割，分割比例为8:1:1；步骤6：建立深度学习网络模型，模型采用Deepla bV3+的语义分割网络结构，以Resnet50作为特征提取器，分割输出类别为3类；步骤7：将步骤5得到的训练集和验证集样本和标签输入到步骤6建立的网络模型中以softmax交叉熵函数作为Loss损失函数，进行模型训练，其中训练参数batchsize为6，初始学习率为0.01，迭代次数为300，通过观察训练过程中训练集及验证集的Loss值曲线及评估指标MIOU曲线达到收敛状态时，得到海水养殖区提取模型；步骤8：将步骤5得到的测试集样本输入到步骤7所得的海水养殖区提取模型中，得到养殖区提取结果，并将提取结果与测试集标签进行精度评价，评价指标选择为MIoU,在每个类上计算IoU，然后取平均。

数据挖掘技术及其在渔情预报中的应用

教授多年来有关北太平洋鱿鱼数据的积累。中包括北太平洋其鱿鱼渔场的表层温度数据、垂直温度数据、距历史温度值数据、
据中隐藏模式的方法” 用选定的算法或算法组合在模式空间Ｉ，
９５２０之间的产量数据。中进行反复迭代搜索，数据集合中抽取出隐藏的、从新颖的规盐度数据和１９～０１
数据预处理对于数据挖掘的成功应用至关重要ＩＭ等咨Ｂ询公司已经证实了数据预处理需消耗整个数据挖掘过程中
５％～０的资源｝如粜没有数据预处理阶段，０８％２ｌ。单纯进行数据挖
掘，成为一个盲目搜索的过程，将可能会得出毫无意义或错误
（）确定业务对象１
两步：一是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；二是从频繁项目集中构造可信
度不低于用户没定的最低值的规则。
【）工神经网络（ＮＮ）２人Ａ
清晰明确地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。数据挖掘的最后结果是不可预测的，但对要
发现的知识种类分类，根据挖掘的数据库类型分类，根据挖掘
方法分类，根据挖掘途径分类，根据所采用的技术分类等等。
（１）关联规则发现方法
规律及模式等。数据挖掘技术可以帮助决策者分析历史数据及
当前数据，中发现隐藏的关系和模式，而预测未来町能发从进生的情况。
关联规则反映一个事件和其他事件之『的依赖或关联的日Ｊ规律。如果两项或多项属性之『存在关联，自Ｊ那么其中的一项属

生物数学捕鱼模型

• 3.在第一次世界大战期间，人类与战前相比，减少了捕捞。按上面规律，鲨鱼的比数必然增加。Volterra科学地完全地回答 D’Ancona的问题。这个模型是用数学研究生物学的开端。
• 4.根据Volterra的捕鱼效应，对于正确地对农作物灭虫是有好处的。病虫害发生之后，根据生物规律，就形成了害虫与天敌两个种群，这是一个捕食者——被捕食者系统。喷洒农药是一种“捕捞”的行为，根据
• 捕捞效应会使被食鱼增长，所以不正确的治虫，会使害虫增加，而天敌减少。
• 学习本模型，使学生认识到，生物种群的发展是有规律的,在没有人为的干扰情况下，该种群是处于平衡状态的，这是生物种群千百万年以来所保持的规律性。正确的理解生态平衡的概念和在捕鱼——被捕鱼系统中的捕鱼效应。
• 由捕鱼效应还可以得到一个启示，看问题不能表面化。喷洒农药治虫本来是正确的
x 1
x N
x
1
在具有什么性质时，解是稳定的？
先求平衡点： x 1
x N
x
0
x 0, x N
x 0无意义，不予考虑
渔业生态系统在捕捞过程中，如何体现稳定性？
x0
N
是稳定的.
根据定理1，当f x0 0时就在x x0是稳定的.
因
f
x
x 1
x N
x
故f
x
1
x N
• Volterra通过建立捕鱼与被捕鱼系统模型，科学的解释D’Ancona提出的问题。
• 1.在一个捕鱼被捕鱼系统中，如果没有外部因素干与，两个种群的数量都按周期变化，周期相同。这种现象就是生态平衡。
• 2.如果有人为干扰（即有捕捞时），捕捞可增加被食鱼，减少鲨鱼，即会使被食鱼的比数增大。此称为捕捞效应。

最优捕鱼策略模型

2. 2廊道理论的应用。样板小区的绿地系统廊道是由小区边缘绿地和内部道路绿地、滨水绿地组成 ,它们将小区内的绿地连成一个有机整体并为小区景观提供生态支持。小区四周边缘绿化廊道是小区内部与以外空间进行物质交换的重要介质 ,是小区的绿色绿地廊道网络系统的重要组成部分。通过其阻隔作用来改善小区的生态环境 ,提高小区抵御社区以外干扰的能力 ,小区道路绿地廊道主要包括林荫步行道绿化廊道和小区主干道两旁的道路绿化廊道。前者是从游憩的功能出发 ,合理配植高大的乔木和低矮的花灌木、草花地被 ,形成视线通透、赏心悦目的景观效果 ;而后者的最大功能则是保证小区内大量物质、能量有效运输的通道。水环境是连接水域生态系统和陆地生态系统的纽
求解 (1) (2) (3)式 ,得到 :
fi ( t) = e - kt fi ( 0) , i = 1, 2,
fi ( t) =
e-
( k + xi) t fi ( 0) ,
( 0 ≤ t≤
2 3
)
e- k(t-
2 3
)
fi (
2 3
),
(
2 3
≤ t≤1 )
可求得
fi (
2 3
)
= e-
2 3
nj:第 j年产卵总数量 ;
η j
=
1.1.2222××1100111η1 j为第
j年卵的存活率。
2. 问题分析。
问题一 :要求在可持续捕捞的基础上 ,实现年捕捞重量最大。在鱼
的重量一定的情况下 ,捕捞量由 3龄鱼和 4 龄鱼捕捞的数量 (即题目中
的捕捞强度系数 )确定 ,另外还需要求出各年龄组的鱼的数量。这里设
问题二 :这里同样需要求最大捕捞量 ,注意到这里仍然是固定努力

最优捕鱼策略-数学建模

西安邮电大学（理学院）数学建模报告最优捕鱼策略专业名称：信息与计算科学班级： 1302班学生姓名：张梦倩学号（8位）： 07131057指导教师：支晓斌摘要为了保护人类赖以生存的自然环境，可再生资源（如渔业、林业资源）的开发必须适度。

本文实际上就是为了解决渔业上最优捕鱼策略问题，即在可持续捕捞的前提下，追求捕捞量的最大化。

问题一采用条件极值列方程组的方法求解，即1龄鱼的数量由3龄鱼和4龄鱼的产卵孵化而来；2，3龄鱼的数量分别由上一年1龄鱼，2龄鱼生长而来；4龄鱼由上一年的3龄鱼和上一年末存活的4龄鱼组成。

最后得到：只要每年1-8月份3、4龄鱼捕捞总量小于、，就可以实现总捕捞量最大为；对结果分析得到捕捞的对象主要是3龄鱼，当3龄与4龄鱼的捕捞系数发生变化时，总的捕捞量变化不大。

问题二给出年初各龄鱼的数量，要求在5年后鱼群的生产能力没有受到太大的破坏的前提下，使5年的总收获量最大，即在5年内鱼群能够可持续繁殖和生长。

本题以5年的总捕获量为目标函数，以5年后各龄鱼的数量没有发生太大的变化为条件，建立承包期总产量模型。

最终得到的捕捞策略如表1-1。

只要各年龄鱼每年的捕捞数量小于表1-1中的数量，就可以实现5年后鱼群的生产能力没有发生太大的变化。

一、问题重述为了保护人类赖以生存的自然环境，可再生资源（如渔业、林业资源）的开发必须适度。

一种合理、简化的策略是，在实现可持续收获的前提下，追求最大产量或最佳效益。

考虑对某种鱼（鲳鱼）的最优捕捞策略：假设这种鱼分4个年龄组：称1龄鱼，……，4龄鱼。

各年龄组每条鱼的平均重量分别为5.07,11.55,17.86,22.99（克）；各年龄组鱼的自然死亡率均为0.8（1/年）；这种鱼为季节性集中产卵繁殖，平均每条4龄鱼的产卵量为1.109×105(个）；3龄鱼的产卵量为这个数的一半，2龄鱼和1龄鱼不产卵，产卵和孵化期为每年的最后4个月；卵孵化并成活为1龄鱼，成活率（1龄鱼条数与产卵总量n之比）为1.22×1011/(1.22×1011+n).渔业管理部门规定，每年只允许在产卵卵化期前的8个月内进行捕捞作业。

关于渔场鱼的数量的模型和鱼资源稳定问题

河南城建学院《数学建模与数学实验》课程设计专业数学与应用数学学号姓名指导教师数理系2012年6月目录一．摘要………………………………………………….二．关键词……………………………………………….. 三．问题重述…………………………………………….. 四．问题背景……………………………………………. 五．问题分析…………………………………………….六．建模过程……………………………………………..（一）符号说明……………………………………（二）模型假设……………………………………（三）模型的建立与求解…………………………（四）模型分析………………………………….... 七．模型的评价与改进…………………………………. 八．参考文献…………………………………………….关于渔场鱼的数量的模型和鱼资源稳定问题摘要：本文通过建立两个模型，解决了如何描述该渔场鱼的数量的数学模型及如何保持鱼资源的稳定问题。

第一个模型是建立在无捕捞的条件下渔场鱼量增长服从logistic模型，第二个模型建立在第一个模型的基础上且有捕捞条件。

通过模型的建立可知，当捕捞强度在一个值时鱼资源保持稳定。

关键词：渔场鱼的数量捕捞强度稳定点正文一、问题重述一个渔场中的鱼资源若不进行捕捞则按自限规律增长，若在渔场中由固定的船队进行连续作业，单位时间的产量与渔场中鱼的数量成正比，比例系数为k。

试建立描述该渔场鱼的数量的数学模型，并讨论如何控制k，使渔场的鱼资源保持稳定。

二、问题的背景为了保护人类赖以生存的自然环境，可再生资源（如渔业、林业资源等）的开发必须适度，因此渔场鱼的数量及如何保持鱼资源的稳定问题的研究很有必要。

三、问题分析⑴在自然环境无捕捞的情况下，由于受到渔场水的温度、湿度、含氧量、包括饲料以及种群竞争等的影响，渔场鱼量按自限规律增长，符合logistic增长规律。

⑵在有捕捞的情况下，由固定的船队进行连续作业，即说明捕捞不受其他偶然因素的影响，t足够长时间内捕捞船队数稳定不变，由单位时间的产量与渔场中鱼的数量成正比，比例系数为k，k的大小不确定，主要影响捕捞量的是捕捞强度k，如果使捕捞量等于自然增长量，渔场鱼量将保持不变，则捕捞量稳定，如何控制捕捞强度k，使渔场鱼资源保持稳定。