青藏高原水生态智能监测信息传输、存储、识别与可视化关键技术研究

项目时间：2020年1月1日-2022年12月31日

类型与资助金额：青海省自然科学基金团队项目，300万元

项目单位：青海师范大学兰州大学

主要成员：杜秀娟、金龙、柳秀秀、谢平、刘梅、田立勤、李和成等

项目对青藏高原水生态监测多媒体信息水声网络可靠传输、存储、智能分类、可视化等关键技术进行研究，建立一种WASD神经网络模型，基于神经网络对青藏高原水生生物的种类和数量等数据进行预测。

（1）综合运用图论、博弈论、排队论等多学科领域知识，构建由水面浮标、4G网关、水下数据采集、水下多类节点与水下航行器自组的高度灵活、智能的天、地、水一体化物联网生态监测自驱动组网架构。

（2）面向水声数据进行处理和挖掘，对各种神经网络模型的性能展开分析，并对比各神经网络模型和探讨其之间的性能变化规律，构建在向三江源水域自然数据挖掘的估算应用中性能最优的神经网络模型。

（3）针对三江源生态监测网络、智慧生态旅游等系统面临海量数据存储的多样化、分散化和非结构化的特征，建立起整合物联网、生态大数据高效的数据存储与处理算法。

预期成果：申请发明专利5项，实用新型5项，授权发明专利3项，实用新型4项。发表SCI、EI、ISTP索引论文12篇。出版专著1部，获软件著作权登记3项。培养博士生5名、硕士生6名。