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[期刊] 林业科学
[作者]
赵茂程 郑加强 林小静 封晓强
简要介绍了人工神经网络及分形理论的应用 ,提出了用分形维数特征即树木图像的灰度曲面分形维数、冠形轮廓分形维数及 4个方向的有向维数和树木形状特征即树冠高度方向 8等分处所对应的 8个冠幅和树冠的高度作为特征来进行树形的识别 ,并建立了树形识别系统。该系统的输入层分别是图像的维数特征和树木形状特征值 ,共计 15个节点 ,一个隐含层 ,输出层则是要判断的 6种树形。试验表明该系统能准确地对树形进行识别。
关键词：
人工神经网络 树形 识别 分形维数
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
胡珑瑛 蒋樟生 苟建科
本文建立了由专利发展环境、专利发展投入和专利活动产出三大模块组成的专利统计监测指标体系,引进BP神经网络模型作为评价和分析专利指标的方法,并以哈尔滨市专利发展情况为例,运用matlab对样本数据进行了仿真分析。
关键词：
专利统计 监测系统 BP神经网络
[期刊] 林业科学
[作者]
何拓 刘守佳 陆杨 张永刚 焦立超 殷亚方
【目的】构建基于卷积神经网络的木材识别系统,实现木材树种在多场景条件下的自动精准识别,为我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全提供科技支撑。【方法】采集15种黄檀属和11种紫檀属木材标本横切面构造特征图像,建立图像数据集Rosewood-26;构建AlexNet、VGG16、DenseNet-121和ResNet-50共4种卷积神经网络模型,基于ImageNet图像数据集对模型进行迁移学习,采用Rosewood-26图像数据集训练、测试和比较模型,优选识别性能较好的卷积神经网络模型,并进行木材树种分类;在此基础上,构建包含15种黄檀属和11种紫檀属树种的木材自动识别系统iWood,利用市场木材样品对系统进行应用测试和评价。【结果】在构建的4种卷积神经网络模型中,ResNet-50模型表现出最高的识别精度(98.33%)、最少的权重数量和较低的模型复杂性,适用于木材树种准确快速识别;ResNet-50模型对9种黄檀属和3种紫檀属木材的识别精度达100%,并可成功鉴别构造特征极其相似的檀香紫檀和染料紫檀;基于ResNet-50模型构建的木材自动识别系统iWood,在"属"和"种"水平的识别精度分别为91.8%和77.3%。【结论】基于卷积神经网络的木材识别系统iWood适用于海关执法、木材贸易和质量监督检验等多场景下的木材自动精准识别,能够为我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全提供科技支撑。
[期刊] 中国软科学
[作者]
金代志 王春霞 石春生
本文把顾客价值分为好、中、差三种状态,将通过了预测试的顾客价值量表指标作为输入结点,构建了基于BP神经网络的顾客价值识别模型。并针对食品(饮料)业的34家上市公司的主要产品设计调查问卷并取得数据,将数据输入顾客价值BP神经网络识别模型进行仿真实验,结果表明该模型适合对企业的顾客价值进行识别。
关键词：
顾客价值 识别模型 BP神经网络
[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] 商业经济与管理
[作者]
胡援成 康鸿
文章运用BP神经网络方法,构建了主权债务危机早期预警系统。通过对1991-2006年54个发展中国家宏观经济及债务状况数据的实证研究发现,该系统能对未来三年内出现的主权债务危机事件起到较好的预警作用,预警总体效果达86.7%。同时,与二元Logistic模型进行预测对比,发现运用人工神经网络方法对主权债务危机进行预警比二元Logistic方法具有相对优势。
关键词：
早期预警系统 主权债务危机 BP神经网络
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
郝景新 刘文金 黄晓南
测定了广东某衣柜厂直线封边机(豪迈KAL210)作业岗位的工时,建立了不同板件尺寸、封边长度和封边条厚度等因素与封边时间的神经网络模型,并用Matlab R2009b神经网络工具箱的函数命令进行训练和仿真。结果表明:3层BP神经网络模型可以有效地表征不同因素和封边工时之间的复杂非线性关系。通过Matlab神经网络工具箱拟合实测数据,精度高,均方误差在训练1 470次时达到精度要求0.001,仿真输出值与实际测量值的最大绝对误差小于0.3 s,相对误差小于5%,满足生产要求。3层结构BP神经网络可有效仿真封边工时,为家具企业工时制定提供新的方法指导。
[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] 实验技术与管理
[作者]
邹倩颖 王小芳
为降低步态识别特征噪声、提高BP神经网络在步态识别中的准确性和高效性,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络识别算法。该算法将形态学细化思想融入人体骨架图特征值提取中,在二维平面上抽取多种特征值,然后建立粒子群优化神经网络模型,将特征值矩阵代入模型中,在反复迭代后产生最优迭代函数作为神经网络优化函数,不断优化网络层之间的权值和阈值。实验结果表明,优化后的模型识别率高达97.125%。
关键词：
步态识别 神经网络 粒子群优化 仿真
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
黄林 贺鹏 王经民
【目的】提出一种将植物叶片的形状特征与其纹理特征相结合的综合特征识别方法,有效解决了传统的植物机器识别分类特征单一且识别率较低的问题,为植物的快速机器识别提供技术参考。【方法】提取植物叶片样本的综合特征信息,以概率神经网络(PNN)为分类器对所得的特征信息进行训练,训练好的网络用来识别植物叶片的类别,从而确定相应植物的种类。【结果】有效提取了含有8个分量的植物叶片综合特征向量,通过对PNN分类器的训练,实现了30种植物叶片的快速机器识别,平均识别率达98.3%。比较测试表明,若去掉叶片纹理特征,单以其形状特征作为识别依据,平均识别率仅为93.7%。【结论】植物叶片综合特征识别方法有效弥补了传统...
[期刊] 经济管理
[作者]
张明喜 丛树海
本文在原有财政风险指数预警的基础上,构建了基于神经网络的财政风险预警系统,得出影响我国财政风险的最重要因素是债务风险,其次是财政收支风险;再次是金融风险和宏观经济风险。2008年我国总体财政风险为中警状态,其中,债务风险为重警状态,财政收支为中警状态,金融风险为中警状态,宏观经济为中警状态。在当前国际经济形势发生重大转折的情况下,我国一定要加强对地方债务的化解力度,减少金融危机对实体经济的冲击,保持宏观经济的平稳增长,这样我国的财政风险便会在可控的范围内。
关键词：
财政风险 风险预警 神经网络
[期刊] 中国流通经济
[作者]
王新利
随着供应链的迅猛发展,所面临的风险也越来越大。为合理有效评价供应链风险,文章结合供应链风险评价指标体系,将神经网络理论与专家系统思想相结合,提出了一个可行的基于BP神经网络专家系统的供应链风险评价模型。该模型利用BP神经网络的自学习特征,在训练过程中通过对权值的不断修正,使网络的实际输出向量逐渐接近期望的输出值。该模型不仅能够利用专家系统判断供应链风险的大小,而且能够通过权矩阵分析影响供应链风险的主要因素,在供应链风险研究及应用中具有较大的发展潜力。
关键词：
BP神经网络 专家系统 供应链风险 评价
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
王鹏 谢筱薇
P2P网络借贷作为互联网金融的重要组成部分,近年来发展迅猛,但是风险事件也接连不断发生,引起业界、学界强烈的关注。研究主要是在P2P网贷平台的监管中的一个重要问题,即其中系统重要性机构的识别问题。根据我国P2P网贷平台的运营特点、运营环境等因素,设计了一个指标体系;之后运用BP神经网络得到了相应的权重,从而对国内最具代表性的P2P网贷平台进行了系统重要性排名。根据排名结果,得到了一批需要重点监管的P2P网贷机构,提出了重点监管名单,并且提出了其他相关的政策建议,对P2P网贷平台的监管有着一定的理论意义和实际业务参考价值。
[期刊] 企业经济
[作者]
汪克亮 杨力 查甫更
本文在建立工作岗位评价指标体系的基础上,设计了一种基于BP神经网络的工作岗位评价系统。为了克服传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,通过增加动量项、学习率的自适应调整等改进方法建立新型的BP网络,采用层次分析法生成网络训练样本。该评价系统有效地利用了BP神经网络的优点,避免了工作岗位评价过程中的一些人为失误。仿真试验表明,该评价系统取得了令人满意的结果。
关键词：
工作岗位 BP神经网络 系统设计
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点,本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段,有效提升聚类速率和聚类效果。基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术建构用户个性化服务推荐系统,进行有效性验证,实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。
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