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[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 方建军  曹崇文  
针对传统数学建模方法的局限性,利用人工神经网络建立逆流式谷物干燥机模型。网络的拓扑结构是基于感知机的3层前向网络,采用BP算法对网络进行训练,训练数据来源于逆流干燥机计算机模拟结果。实验结果表明网络能很好地预测逆流干燥机的行为。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 方建军  曹崇文  
分析了谷物干燥传统建模的难点,介绍了人工神经网络建模的原理和方法及其在干燥过程中的运用。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 徐恺英  王硕  张射  常改  
针对网络信息检索需求的日益提高,利用人工神经网络算法构建一种个性化智能检索模型,使搜索引擎能为用户提供个性化检索服务,并通过仿真实验验证该模型的可行性和有效性。实验结果表明,该模型可有效提高搜索的准确率。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 林卓  吴承祯  洪伟  洪滔  
以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化。随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%。分析结果表明,2种模型拟合...
[期刊] 统计与决策  [作者] 吴海燕,黄光球,管玉娟  
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 邵长发  毛志怀  
扫仓搅龙的运动参数,尤其是公转速度,直接影响逆流干燥机的工作性能。此前只能通过样机反复试验进行参数修改,才能获得比较满意的结果。文中通过对扫仓搅龙进行运动学和力学分析,推导出扫仓搅龙公转速度的表达式,从而在烘干机的设计阶段即可知道合理的扫仓搅龙公转速度值。应用结果表明,研究结论完全符合实际要求。
[期刊] 林业科学  [作者] 张冬妍  刘一星  曹军  孙丽萍  
将人工神经网络应用于木材干燥控制研究中,建立可用于木材含水率预测的时延神经网络基准模型,并给出其网络辨识结构。通过3个树种的实际干燥数据对所建立的网络模型进行训练和验证,仿真结果表明预测模型是可行而有效的,具有较好的动态跟踪能力和预报特性,实现了木材干燥基准的数学模型化,对进一步优化木材干燥基准实施与控制具有重要的指导意义和应用价值。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 曾黔蜀   沈光先  
本文在对影响邮政业务量因素的相关系数计算的基础上 ,尝试用人工神经网络方法对邮政函件量进行预测。结果表明 :人工神经网络BP模型用于邮政函件量预测具有良好的预测效果
[期刊] 自然资源学报  [作者] 洪伟  吴承祯  何东进  
介绍了人工神经网络方法,建立了森林资源管理的三层前馈反向传播神经网络模型,并与Logistic函数进行了比较。仿真结果表明,人工神经网络模型优于Logistic模型,可应用于森林资源动态模拟。
[期刊] 工业工程  [作者] 马佳  范智声  李飞飞  阮莹  苏强  
针对汽车座椅舒适度评价方法研究的不足,探讨压力分布与舒适度之间的关系;引入人工神经网络,建立了基于BP神经网络的汽车座椅舒适度评价模型。通过真人真车实验获取36组样本数据,对神经网络进行训练并建立了评价模型。实例验证该模型能够根据座椅压力分布较为准确地预测出座椅舒适度水平。
[期刊] 浙江农林大学学报  [作者] 刘光武  陈晨  王柯力  
【目的】通过对马尾松Pinus massoniana人工林密度指数模型的研究,为制定木材产量及质量的提升决策提供参考。【方法】以河南省薄山林场马尾松人工林为研究对象,采用147块标准地数据,以林分平均胸径为输入向量,以林分密度为输出向量,建立了林分密度指数人工神经网络(ANN)模型,并与Reineke的林分密度指数模型进行比较。【结果】①薄山林场马尾松人工林最大密度线斜率b为-1.516 3,马尾松标准平均胸径为14 cm, Reineke的林分密度指数模型精度为92.11%, t检验结果显著;②构建了网络结构为1∶2∶1的林分密度指数ANN模型,模型拟合精度为92.57%,均方误差为0.001 469 7。③无论采用Reineke林分密度指数还是人工神经网络技术,在拟合株数密度随林分平均胸径的变化趋势时,幼龄林组拟合效果都不理想,这与幼龄林组数据数量偏少有关。【结论】所建模型可为薄山林场马尾松抚育经营决策提供依据。图4表1参13
[期刊] 西南农业学报  [作者] 叶劲秋  刘文波  林春花  郑服丛  缪卫国  
【目的】本研究拟通过神经网络建模来预测橡胶树白粉病病害流行趋势。【方法】采用人类专家综合利用传统经验方法预报病害的相关经验数据作为神经网络的样本,选用误差反向传播神经网络结构,以Adam算法为训练算法,成功训练得到了橡胶树白粉病神经网络预测模型。【结果】其拟合优度达88.11%,田间试验验证的实际符合率为87.88%。【结论】本研究建立的橡胶树白粉病神经网络预测模型在提供防治建议上已具备与橡胶树白粉病专家相当的水平。研究结果为进一步结合互联网通信技术和数据库管理技术,以训练完成的神经网络模型作为预测算法,建立橡胶树白粉病预测预报专家系统、实现橡胶树白粉病害预测预报流程的自动化和智能化奠定了基础。
[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。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 牛文全  李靖  
由于影响因素的复杂性 ,预测降水量具有相当的难度。在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上 ,用 BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型 ,根据前 3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测 ,结果认为其准确率为 84% ,合格率为 10 0 %。
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