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文档简介

基于深度聚类分析的虾群健康状况评估方法2监测基于预设网格步长构建的监测区域内各待评估网格中虾群的实时根据预设确定时长内的所述虾群分散网格的所述实时饱和度确定若根据任意相邻两个所述临时网格的所述实时活跃度和所述实时密度确定若干非虾群根据所述非虾群异常网格的所述实时密度和所述实时饱和度确定根据预设聚类分析模型、各待评估网格的所述实时密度、所述实根据所述理想虾群健康指数和所述实际虾群健康指数调整所述预述根据任意相邻两个所述临时网格的所述实时活跃度和所述实时密度确定若干非虾群异根据所述密度变化值和所述活跃度变化值确定变根据所述变化一致度和所述实时密度确定若干虾述根据所述密度变化值和所述活跃度变化值确定变化根据所述预设绘制时长内的所述活跃度变化值绘制述根据所述变化一致度和所述实时密度确定若干虾群异在所述变化一致度小于预设一致度阈值时,判定所述相邻的两个临时网格为差异网根据所述差异网格的所述实时密度确定若干虾述根据所述差异网格的所述实时密度确定若干虾群异计算任意相邻的两个所述差异网格的所述实时密度的在所述差异密度波动值大于预设差异波动阈值时,判定所述述根据所述非虾群异常网格的所述实时密度和所述实时饱和度确定实际虾群健康指数包3述根据所述理想虾群健康指数和所述实际虾群健康指数调整所述预设网在所述偏差波动值大于预设偏差波动值阈值时,根据偏差波值的相对偏差以及预设调整系数减小所述预在所述实时密度小于预设密度阈值时,判定所述待评估网格10.根据权利要求9所述的基于深度聚类分析的虾群健康状况评估方法,其特征在于,所述根据所述虾群分散网格的所述实时饱和度确定若干临在所述饱和度波动值大于预设饱和度波动值阈值时,判定所述虾4[0003]公开号为CN117636146A的专利文献公开了一种虾类活体资产盘点智能识别评估度聚类分析克服现有技术中由于环境参数不稳定导致健康评估结果[0006]为实现上述目的,本发明提供一种基于深度聚类分析的根据预设确定时长内的所述虾群分散网格的所述实时饱和度确定若根据任意相邻两个所述临时网格的所述实时活跃度和所述实时密度确定若干非根据所述非虾群异常网格的所述实时密度和所述实时饱和度确定实际虾群健康5根据所述理想虾群健康指数和所述实际虾群健康指数调整所述预根据所述密度变化值和所述活跃度变化值确定变根据所述变化一致度和所述实时密度确定若干虾从全部所述待评估网格排除所述虾群异常网格,以确定若干所述非虾群异常网根据所述预设绘制时长内的所述活跃度变化值绘制[0009]进一步地,所述根据所述变化一致度和所述实时密度确定若干虾群异常网格包根据所述差异网格的所述实时密度确定若干虾计算所述理想虾群健康指数和所述实际虾群健康指数的相对偏差,形成指数偏值阈值的相对偏差以及预设调整系数减小所述预6[0015]进一步地,所述根据所述虾群分散网格的所述实时饱和度确定若干临时网格包致的误判。而准确捕捉到健康状况波动较大的虾群,有助排除由于自然波动或短期变化引起的误判,7[0031]请参阅图1所示,其为本实施例基于深度聚类分析的虾群健康状况评估方法的流根据预设确定时长内的所述虾群分散网格的所述实时饱和度确定若根据任意相邻两个所述临时网格的所述实时活跃度和所述实时密度确定若干非根据所述非虾群异常网格的所述实时密度和所述实时饱和度确定实际虾群健康8[0033]预设确定时长是指在监测过程中为了获取稳定的健康评估数据所设定的时间窗[0037]本实施例中使用的预设聚类分析模型是K_means聚类模型。该模型通过对每个监键健康参数的实时监测和计算得出的综合指标。它反映了虾群在当前环境下的健康状况,9根据所述密度变化值和所述活跃度变化值确定变根据所述变化一致度和所述实时密度确定若干虾从全部所述待评估网格排除所述虾群异常网格,以确定若干所述非虾群异常网根据所述预设绘制时长内的所述活跃度变化值绘制设置在10分钟到1小时之间,以确保能够捕捉到足够的变化信息。本实施例中设置为30分具体而言,所述根据所述变化一致度和所述实时密度确定若干虾群异常网格包根据所述差异网格的所述实时密度确定若干虾决于监测区域内虾群活动的自然波动范围以及健康状态变化的敏感度,通常设置在0.8到[0051]当变化一致度小于预设的一致度阈值时,判定相邻的两测区域内虾群的密度波动范围以及系统对异常变化的敏感度。通常设置在0.05到0.15之[0059]预设饱和度权重是指在计算虾群健康指数时,饱和度对取决于饱和度对虾群健康的影响程度以及实际养殖环境中饱和度波动对健康状态的指示计算所述理想虾群健康指数和所述实际虾群健康指数的相对偏差,形成指数偏值阈值的相对偏差以及预设调整系数减小所述预[0073]具体而言,所述根据所述虾群分散网格的所述实时饱和度确定若干临时网格包[0074]预设饱和度波动值阈值是指在评估过程中用于判断饱和度波动是否显著的临界更改或替换之后的技术方案

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