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[期刊] 自然资源学报
[作者]
刘文斌 陶建斌 徐猛 陈瑞卿 郭洋
油菜是我国第五大农作物和重要的油料作物。获取油菜的种植分布信息对食用油市场的发展和粮食安全具有重要意义。两湖平原泛指包括湖北江汉平原和湖南洞庭湖平原在内的广大平原区域,是我国重要的粮棉油生产基地,"湖广熟,天下足"指的就是这一地区。由于耕地破碎,种植结构复杂,两湖平原轮作和间作的现象非常普遍,传统的遥感监测方法难以准确地获取冬油菜的空间分布。本文提出了一种基于人工神经网络ANN的子像元冬油菜提取方法,将时间序列MODIS-EVI和GF-1数据结合以提取两湖平原的冬油菜丰度信息。首先采用顺序前向选择SFS算法从时间序列MODIS-EVI数据集中进行物候特征优选;然后构建融合多源数据的ANN模型估算两湖平原的冬油菜丰度。结果表明:基于ANN方法获取的冬油菜分布具有较高的精度(ANN估算结果与GF-1和统计数据的验证精度分别为91.54%和74.70%),在利用中分辨率影像进行大尺度冬油菜精细制图方面显示出巨大潜力,可为我国冬油菜的空间分布制图和时空格局分析提供技术方法。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
吴晓群 温雅丽
一种基于模糊神经网络的信息融合方法 ,在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中 ,采用了多层模糊IF/THEN规则进行分类。为了处理模糊语言值 ,提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构 ,该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类。实验表明 ,此融合方法是切实可行的。
关键词：
神经网络技术 信息融合
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈义安
[期刊] 调研世界
[作者]
余新华 王宏
针对传统分类方法易受到"同物异谱"和"异物同谱"的影响,农作物遥感分类准确性较低的问题,本文以四川盆地内的川中丘陵和川西成都平原为主要研究区域,选用Landsat-8OLI遥感数据,构建了基于BP神经网络的土地覆盖分类模型,应用于研究区的主要作物油菜籽识别研究。以两幅Landsat-8 OLI遥感数据的14个波段作为输入,不断调节分类参数,最终确定了最优分类网络结构。结果显示,BP神经网络法油菜籽的分类总体精度为81.28%,较最大似然法提高了25.12个百分点,Kappa系数也有所提高。基于BP神经网络的遥感分类模型可高效精确地识别油菜籽。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李静 胡潜 李想 肖兵
[目的/意义]构建多源文献元数据融合模型，有助于提升文献元数据整体质量，促进资源发现系统中的元数据管理与利用，优化用户资源发现服务体验。针对笔者此前提出的文献元数据判重策略进行优化，从经验为主向自动化转变，在保障判重和融合效果的前提下，提升整个过程的自动化水平。[方法/过程]针对不同类型文献的元数据项不一样、同一文献不同来源的元数据项不一样均会使得判重方法有所区别的情况，提出一种自动化的基于决策树的多源文献元数据融合模型，将判重问题转化为分类问题，根据特征相似度选择特征并构造决策树，在此基础上实施元数据判重及融合，并以不同类型的文献资源元数据为例进行实验，对策略进行效果验证。[结果/结论]结果显示，对于5种文献类型元数据，判重策略的准确率均达到99%以上，召回率均达到98%以上，总体效果较好。对于融合策略的效果判断，专利、学位论文、期刊论文、会议论文、图书的元数据项质量提升比例分别为15.15%、36.80%、15.29%、52.63%、15.38%，均有明显幅度的提升。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
虞伟健
当前，在经济处于下行的严峻形势下，进一步提升农村商业银行信用风险管理水平，促进资产质量提高显得尤为重要。本文基于大数据环境，从决策树和神经网络相融合的视角出发，对信用风险评估进行研究，旨在促进农商行信用风险管理水平的提升。
关键词：
大数据 决策树 神经网络 信用风险评估
[期刊] 技术经济
[作者]
朱双东 赵建国
[期刊] 企业经济
[作者]
张莉
随着互联网技术应用的快速升级与渗透,海量的社会行为大数据加快形成,在这一背景下,依托互联网大数据的思维和方法开展网络舆情管理已经成为各界的共识。但是,面对互联网多源异构海量的大数据,如何在网络舆情研判、管理中实现有效利用,是当前实现网络舆情管理水平提升、推进社会实现有效治理的主要问题。本文围绕这一命题,基于公共管理的视角,系统分析了当前多源大数据背景下公共部门对网络舆情管理环节有短板、监控覆盖面不全、研判能力较弱以及结果运用不足等问题,并从观念、产权、体制、技术等方面剖析了问题根源,据此提出了尊重互联网大数据规律,树立"大舆情"观念;构建公共大数据共享机制,消除"数据孤岛";加强理论研究,持续开展跨学科的追踪研究以及壮大网络舆情大数据人才队伍等对策建议。
关键词：
大数据 网络舆情 公共部门
[期刊] 企业经济
[作者]
张莉
随着互联网技术应用的快速升级与渗透,海量的社会行为大数据加快形成,在这一背景下,依托互联网大数据的思维和方法开展网络舆情管理已经成为各界的共识。但是,面对互联网多源异构海量的大数据,如何在网络舆情研判、管理中实现有效利用,是当前实现网络舆情管理水平提升、推进社会实现有效治理的主要问题。本文围绕这一命题,基于公共管理的视角,系统分析了当前多源大数据背景下公共部门对网络舆情管理环节有短板、监控覆盖面不全、研判能力较弱以及结果运用不足等问题,并从观念、产权、体制、技术等方面剖析了问题根源,据此提出了尊重互联网大
关键词：
大数据 网络舆情 公共部门
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
龚成 周璀 肖化顺 吴鑫 张贵
湖南省森林资源丰富,但森林质量不高,抗逆能力较差,林地干旱及其次生灾害已成为湖南林业发展的重大威胁。文中通过多源遥感数据融合模型(STARFM模型与SADFAT模型)将高时间分辨率的MODIS数据和高空间分辨率的LANDSAT数据进行融合,从融合后的影像中提取地表温度(LST)与植被指数(NDVI)2个林地干旱因子,构建温度-植被干旱指数模型(TVDI),利用模型对湖南省2016年6—8月森林生长季每月3天的林地干旱进行了反演,绘制了林地干旱专题图,并对湖南省夏季干旱分布情况进行了分析,为准确、快速地对湖南省林地干旱进行监测和预警提供了一种科学方法。
[期刊] 资源科学
[作者]
周林飞 姚雪 芦晓峰
ＢＰ神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中，但是该方法训练时容易陷入局部极小值，且收敛速度较慢，针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的ＢＰ神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象，以Ｌａｎｄｓａｔ－８ ＯＬＩ影像为数据基础，利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理，将得到的数据作为新的训练样本，在ＭａｔＬａＢ软件平台下建立ＢＰ神经网络的湿地覆被分类模型，进行湿地覆被信息提取，将分类结果与单纯的ＢＰ神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明，基于相容粗糙集的ＢＰ神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据，提高网络的训练成功率．．．
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李郁侠 刘立峰 陈继尧 张宝芳
以D em pster-Shafer证据理论为基础,提出了一种神经网络局部初步诊断与证据理论融合决策诊断相结合的水电机组振动故障诊断方法,通过故障征兆信息的有效组合,从不同侧面对水电机组振动故障进行了初步诊断,对每一个子神经网络的输出结果归一化处理后,作为此证据下各种状态的基本概率分配函数,再用证据组合理论融合各个证据信息,得出最终的诊断结果。仿真试验结果表明,诊断结论的可信度显著提高,不确定性明显减少,证明了该诊断方法是有效的。
[期刊] 渔业科学进展
[作者]
徐勇 赵俊 过锋 乔向英 张艳 陈聚法
水体环境包含多个影响因素,因素间大多具有非线性相关性,为了能够客观地对大沽河湿地海水水质进行综合评价,以神经网络为基础,利用溶解氧、化学需氧量、无机氮、活性磷酸盐、石油类5个指标作为评价因子,建立了5×5×1拓扑结构的BP人工神经网络模型,通过该模型对大沽河湿地水质进行综合评价。同时采用单因子评价方法、内梅罗指数法对该海域环境状况进行评价,以期更好的对比评价BP人工神经网络模型的优缺点。BP人工神经网络模型评价结果显示,大沽河河道内站点的水质均为劣Ⅳ类水质,入海河流断面及其周边海域也达到了Ⅲ类及以上水质标准。调查海域无机氮含量超标严重,劣Ⅳ类及以上站位的数量占总调查站位的59.3%,富营养化状...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王坦 傅水根 吴平东 陈嘉健
人体体质各测试指标与人体综合体质之间存在着复杂的非线性关系 ,为了客观准确的评价人体体质的综合水平 ,选取体质各测试指标作为输入 ,基于体质研究专家经验的体质综合评价结果为期望输出 ,引入人工神经网络BP网络模型建立了体质综合评价模型。实际应用结果表明 ,所建立的体质综合评价模型拟合精度高 ,评价效果好 ,能较真实地反映人体体质的综合水平。
关键词：
人体体质 体质综合评价模型 人工神经网络
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李衡霞 龙陈锋 曾蒙 申佳
针对目前油菜虫害识别在背景、角度、姿态、光照等方面的鲁棒性问题,提出一种基于深度卷积神经网络的油菜虫害检测方法:首先在卷积神经网络和区域候选网络的基础上,构建油菜虫害检测模型,再在深度学习tensorflow框架上实现模型的检测,最后对比分析结果。油菜虫害检测模型利用VGG16网络提取油菜虫害图像的特征,区域候选网络生成油菜害虫的初步位置候选框,Fast R–CNN实现候选框的分类和定位。结果表明,该方法可实现对蚜虫、菜青虫(幼虫)、菜蝽、跳甲、猿叶甲5种油菜害虫的快速准确检测,平均准确率达94.12%,与RCNN、Fast R–CNN、多特征融合方法、颜色特征提取方法相比,准确率分别提高了28%、23%、12%、2%。
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