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机器学习在渔业研究中的应用进展与展望
文献摘要：
渔业大数据时代已经到来,一些国家也紧跟步伐着手开展渔业大数据研究,而机器学习是大数据研究不可或缺的有效手段.将机器学习技术用于渔业研究,对弥补渔业大数据分析与应用的不足和发展数字、智慧渔业,既非常必要,也非常重要.本文利用文献分析法,研究了国内外将"机器学习"用于渔业研究的现状与发展趋势.根据目前机器学习技术在渔业生产、渔业分类、水质检测、目标识别、渔业服务等领域的研究成果,认为:机器学习已经在渔业研究中发挥重要作用,但机器学习用于微观研究多、宏观研究少;用于静态研究多、动态研究少;用于与其他产业互动研究更为罕见.如今,智能捕捞产品和渔业观测云平台已经出现,物联网技术也为机器学习被广泛地用于渔业研究提供了便利.加强物联网硬件基础设施建设,加强与数据上游的合作与融合,是渔业机器学习应用蓬勃发展的必由之路.机器学习在捕捞作业监管、渔业生态模拟、利用渔业产品生产多种日用品等研究领域,大有可为.
文献关键词：
机器学习;渔业研究;大数据;数字渔业;智慧渔业
中图分类号：
作者姓名：
周文英;史文崇
作者机构：
河北科技师范学院数学与信息科技学院,河北秦皇岛066004
文献出处：
引用格式：
[1]周文英;史文崇-.机器学习在渔业研究中的应用进展与展望)[J].渔业研究,2022(04):407-414
A类：
数字渔业
B类：
渔业研究,进展与展望,渔业大数据,大数据研究,机器学习技术,数据分析与应用,智慧渔业,既非,文献分析法,现状与发展趋势,前机,渔业生产,水质检测,目标识别,习用,微观研究,宏观研究,于静,动态研究,其他产业,互动研究,捕捞,物联网技术,硬件基础设施,学习应用,作业监管,渔业生态,产品生产,日用品,大有可为
AB值：
0.318302
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