公开(公告)号：CN112132190A

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202010902619.7

申请日：2020-09-01

Applicant: 厦门大学

Inventor： 张彩云 ,  丁文祥 ,  武新娜 ,  李雪丁 ,  张友权 ,  李星 ,  郑祥靖 ,  郭民权 ,  丁萍 ,  陈金瑞 ,  朱本璐 ,  任在常

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种赤潮样本数据筛选方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取得到赤潮样本；根据预设的比例，将一赤潮样本划分为训练数据和测试数据；根据训练数据对SOM神经网络进行训练；分别计算各神经元的赤潮数据所占比例，并根据预设的各敏感系数，划分为赤潮神经元和非赤潮神经元；将测试数据输入训练后的SOM神经网络，并根据测试数据的分类结果参数，计算各敏感系数对应的Heidke技巧评分；获取最大Heidke技巧评分对应的敏感系数，作为最优敏感系数；根据最优敏感系数对应的分类结果参数，计算一赤潮样本的正确预报率；根据正确预报率对赤潮样本进行筛选。本发明可确保样本数据的质量。

公开(公告)号：CN112132190B

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202010902619.7

申请日：2020-09-01

Applicant: 厦门大学

Inventor： 张彩云 ,  丁文祥 ,  武新娜 ,  李雪丁 ,  张友权 ,  李星 ,  郑祥靖 ,  郭民权 ,  丁萍 ,  陈金瑞 ,  朱本璐 ,  任在常

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种赤潮样本数据筛选方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取得到赤潮样本；根据预设的比例，将一赤潮样本划分为训练数据和测试数据；根据训练数据对SOM神经网络进行训练；分别计算各神经元的赤潮数据所占比例，并根据预设的各敏感系数，划分为赤潮神经元和非赤潮神经元；将测试数据输入训练后的SOM神经网络，并根据测试数据的分类结果参数，计算各敏感系数对应的Heidke技巧评分；获取最大Heidke技巧评分对应的敏感系数，作为最优敏感系数；根据最优敏感系数对应的分类结果参数，计算一赤潮样本的正确预报率；根据正确预报率对赤潮样本进行筛选。本发明可确保样本数据的质量。