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申请/专利权人：淮阴工学院

摘要：本发明涉及海洋监测和安全技术领域，公开了一种离岸流和海洋生物异常数据检测系统，包括传感器、处理器、控制器、存储器、电源模块和报警器。将红外线传感器、超声波传感器集成在一体式检测模块中，处理器通过将采集的传感器数据与存储器中预存的数据进行比对，检测出异常的离岸流情况和海洋生物行为，识别出不寻常的水流模式和海洋生物活动，及时通过报警器发出警报信号；处理器中根据采集到的数据，基于VMD‑RBF算法识别离岸流和海洋生物的数据是否异常，与现有技术相比，本发明简化了设备的结构和安装过程，报警器具有高可靠性，能够在数据异常时及时发出警报，安装简单，适合在海边浴场等场所使用，具有可靠性、实用性和经济性。

主权项：1.一种离岸流和海洋生物异常数据检测系统，其特征在于，包括检测模块、存储器、处理器、控制器、报警器、电源模块，所述检测模块包括红外线传感器、超声波传感器；所述红外线传感器、超声波传感器与所述存储器连接，处理器通过将采集的传感器数据与存储器中预存的数据进行比对，检测出异常的离岸流情况和海洋生物行为，识别出不寻常的水流模式和海洋生物活动，及时通过报警器发出警报信号；所述电源模块为所述检测系统进行供电；所述处理器中根据采集到的数据，基于VMD-RBF算法识别离岸流和海洋生物的数据是否异常；所述处理器中设置的目标函数为： 其中，yi为VMD-RBF算法的实际输出值，Aρ，Aθ为k时段离岸流的测量值与海洋生物的检测结果，为离岸流的测量值与海洋生物的检测结果的阈值；若γ≤1，则数据正常，反之则此阶段离岸流与海洋生物出现异常，需要进行报警提醒；基于VMD-RBF算法识别离岸流和海洋生物的数据是否异常，VMD-RBF算法的具体操作为：S1：对传感器获取的信号用小波包阈值去噪进行初步降噪处理；S2：利用VMD算法对降噪处理后的k时段离岸流的测量值与海洋生物的检测结果进行初步处理,对去噪后的信号进行VMD分解为若干本征模态函数IMF，用观察中心频率法确定参数K，将信号自适应分解为若干本征模态函数，由频率蕴含度高转化为不同中心频率和有限模态带宽，每阶IMF为一个非平稳调幅调频信号，即ukt＝AktcosΦkt其中：Φkt为相位，满足Φkt≥0；Akt≥0为信号ukt的瞬时幅值；S3：利用RBF神经网络算法，对传感器获取的信号进行特征提取，将中心频率构造的特征向量训练神经网络，进行信号的识别；将不同位置的信号的能量特征向量训练神经网络，进行定位；具体的：将RBF作为隐单元的基构造隐含层空间，将输入矢量直接映射至隐空间，当RBF的中心点确定后，映射关系也得到确定；网络的输出层是隐含层输出的线性加权；由输入层、隐含层和输出层构成，输入层、隐含层及输出层的节点个数分别为m、n和p，神经网络输入层只是把信号输入到网络，设模型输入向量为x＝x1,x2,...,xmT，隐含层的神经元激活函数由径向基函数构成，其输出由非线性激活函数hj，j＝1,2,···,n表示为： 其中：cj为隐含层第j个节点的中心向量；||x-cj||为二者之间的欧式距离；bj为一个正的标量，表示高斯基函数的宽度；将激活函数改为多变量正态密度函数： M＝E[x-cjTx-cj]-1其中：M为输入协方差阵的逆；输出层为隐含层输出的线性加权： 其中：wji为隐含层到输出层权值；yi，i＝1,2,…,p为网络的输出。

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