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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
聂晓颖 郭敏 何建平
为了利用昆虫鸣声对昆虫进行种间或种下分类,对实验室环境下同种2个不同品系黑腹果蝇的飞行翅振鸣声进行了采集、分析,提取鸣声信号特征参数,并利用人工神经网络对采集的果蝇鸣声信号进行分类识别。结果表明,2个品系果蝇鸣声的基频均为236.86 Hz,有多个谐频,频率范围为0~4000 Hz,重叠较大;所建立的人工神经网络对种内不同品系果蝇鸣声的正确识别率均在75%以上,识别效果很好。研究结果为果蝇种下分类提供了新的方法和依据。
关键词：
果蝇鸣声 人工神经网络 昆虫分类
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙研
运用最新优化算法的果蝇优化算法与灰色神经网络相结合改进预测精度,文章阐述果蝇优化算法和灰色神经网络算法相结合的技术,并将其应用到基金买卖决策的过程中,通过Matlab软件对结合算法的仿真验证,结果表明此结合的算法比单一的灰色神经网络进行建模具有更好的效果和准确度。
关键词：
灰色神经网络 果蝇优化算法 基金决策
[期刊] 财会月刊
[作者]
张晓燕
鉴于大部分企业缺乏有效的危机预警模型，本文提出了一种ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ财务预警模型。首先对１０４家企业近三年财务数据进行Ｔ检验和主成分分析，选出代表性指标。随后基于修正的ＦＯＡ初始值和步长值，提出了混沌变步长果蝇算法（ＣＶＦＯＡ）。这种方法提高了果蝇算法在ＧＲＮＮ网络优化中的性能，并将果蝇算法的全局优化性和ＧＲＮＮ的非线性相结合，建立了ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ模型。研究结果表明：ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ模型预警准确率高于ＧＲＮＮ模型和传统的ＢＰ模型，可以较好地拟合复杂财务数据。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
杨蜀秦 宁纪锋 何东健
以xhg,xn 12,wn 14等3种黄玉米和white corn白玉米品种为研究对象,分析了玉米籽粒的形态特征,提取与玉米籽粒的颜色、形状、尺寸等有关的6个形态结构参数,用BP人工神经网络方法进行了训练识别,结果表明,其对4个玉米品种的综合识别率为93％。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王红
为了提高信息查询的效率,本文将自适应谐振神经网络引入中文文档搜索分类之中。在讨论自适应谐振神经网络基本原理的基础上,提出一种新的中文文档的层次聚类算法,从而提高中文文档的分类识别效率。
关键词：
因特网 中文文档 神经网络 模式识别
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘琼 李宗贤 孙富春 田永鸿 曾炜
针对基于卷积神经网络的图像识别采用随机初始化网络权值的方法易收敛到局部最优值的问题,该文提出了一种结合无监督和有监督学习的网络权值预训练算法。融合零成分分析白化与深度信念网络预学习得到的特征,对卷积神经网络权值进行初始化;通过卷积、池化等操作,对训练样本进行特征提取并使用全连接网络对特征进行分类;计算分类损失函数并优化网络参数。在公开图像数据库中进行了大量实验,与公开最佳算法比较,该算法在MNIST中的识别错误率降低了0.1%,在Caltech101中的分类准确率提升了0.56%,验证了该算法优于现有算法。
关键词：
深度信念网络 图像识别 卷积神经网络
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
慎金花 刘玥 张更平
为提高专利价值预测的准确性,促进专利权的转让,围绕如何以专利权转移过程中的专利定价客观评价专利价值,构建了针对单项专利可定量评估的指标体系,克服了专利价值评估中的主观性,使用邻域粗糙集方法排除冗余属性,进行特征选择,采用果蝇算法优化BP神经网络,降低了BP神经网络容易陷入局部极小的风险。通过实证研究发现,构建的专利价值指标体系可对单项专利进行定量评价,果蝇算法优化后的BP神经网络具有比较快速和准确的预测能力,在实际预测中具有良好的泛化能力和有效性。
[期刊] 会计之友
[作者]
吴斌 叶菁菁 董敏
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果
[期刊] 会计之友
[作者]
吴斌 叶菁菁 董敏
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王任华 霍宏涛 游先祥
应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究 ,共选取了 8种主要植被类型 ,重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法 .所采用的网络模型为 3层误差后向传播神经网络模型 ,鉴于贺兰山自然植被垂直带谱明显 ,利用误差后向传播网络模型的并行分布式结构 ,研究中引入高程数据作为一个独立波段与 3个多光谱波段一起直接进行分类 ,取得了很好效果 .该方法与常规的最大似然法相比 ,存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松的分类精度平均提高了 2 7 5个百分点 .对存在同物异谱现象的阔叶林的分类精度也有一定程度的提高 .
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
方懿
人工智能和人工神经网络的合壁方懿（南京大学信息管理系江苏２１００９３）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｐａｐｅｒｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）ａｎｄＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ（Ａ...
[期刊] 预测
[作者]
茆田杨 黄朝贵
基于人工神经网络的股票选择系统茆田杨，黄朝贵（武汉水利电力大学４３００７２）１引言从事股票投资的投资者都要面临两个最基本的问题，一种是股票投资对象的选择问题，另一种是股票投资时机的选择问题。本文讨论第一种问题，即在投资风险相当的情况下，究竟选择阿种股...
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘倩 熊丽荣
水稻需水量预测是节水灌溉规划的基础,由于BP神经网络在解决多参数非线性问题表现出极强的自适应能力,从而可以科学准确预测需水量。本研究从多个影响因子分析出发,得到了BP神经网络模型,并结合实际数据进行了检验。试验结果表明,该模型能够较好地反映气象因子与水稻需水量之间的关系,预测精度高。
关键词：
神经网络 需水量 预测模型
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
林文浩
基于人工神经网络 (ANN)理论 ,面向稻米品质的综合评价问题 ,分别开发了 SOM和 BP神经网模型 ;研究了模型的设计、利用观测数据建立网络结构训练样本集以及网络学习等问题 ;从不同角度分别对杂交籼稻雄性不育保持系和恢复系两组供试亲本的品质样本进行聚类和综合评价 .实际仿真结果表明 ,ANN用于米质评价是科学、有效的 ,而且方法简便、速度快
关键词：
神经网络 稻米品质 辨识
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
邬红娟 林子扬 郭生练
:用人工神经网络方法对不同水域、不同环境因子之间非线性和不确定性的复杂关系进行学习训练并预测检验。结果表明 :人工神经网络方法在模拟和预测方面均优于传统的统计回归模型 ,在资源与环境方面的应用是可行的 ,具有较强的模拟预测能力。与传统的回归模型相比 ,人工神经网络方法不要求监测数据具有很强的规律性 ,就可用训练后的网络模型对其进行预报 ,并且预测相对误差均比回归模型预测相对误差要小 ,具有一定的实用性。两个实例的应用结果表明 :人工神经网络通过神经原作用函数的简单复合就能逼近有限子集的任意非线性函数 ,而传统的统计方法则存在着如何选择模型形式及非线性优化问题 ,表现出明显的局限性 ,并且统计模...
关键词：
人工神经网络方法 资源 环境 预测 应用
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