【摘 要】
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为了解决远洋渔业中过度依赖经验而产生的盲目捕捞问题,结合海洋环境数据和历史产量数据对渔场进行有效分析,提出了一种基于径向基函数神经网络（Radial basis function neural
【机 构】
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上海海洋大学信息学院,上海海洋大学国际海洋研究中心
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为了解决远洋渔业中过度依赖经验而产生的盲目捕捞问题,结合海洋环境数据和历史产量数据对渔场进行有效分析,提出了一种基于径向基函数神经网络（Radial basis function neural network,RBFNN）的栖息地指数（HSI）预测方法,并将其应用于印度洋海域大眼金枪鱼（Thunnus obesus）栖息地指数的预测。在RBFNN训练过程中使用模糊C均值（Fuzzy c-means,FCM）聚类算法,在基于神经网络的规则提取过程中首次采用了和声搜索（Harmony search,HS）算法
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