围网渔情预报中强影响因子的挖掘技术研究

摘要：

针对传统围网渔业渔情预测方法的缺点,综合多种类型海洋环境因子,采用粗糙集理论中的属性约简方法,获得多种类型因子中的约简属性,即影响围网产量的强影响因子.该技术首先对渔情监测数据进行缺失值的填补,再利用可辨识矩阵进行属性约简,从而构建出强影响因子的核心属性集.该算法有效解决了渔情监测数据的稀疏性问题,提高了渔情预测的准确性.

关键词：粗糙集理论、围网、数据挖掘、渔情预测

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省海洋资源研究院科技开放基金资助项目JSIMR11B12

在线出版日期：2013-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：163-167