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[期刊] 林业科学
[作者]
江泽慧 姜笑梅 周玉成 安源 赵亮 井元伟
给出由木材内部结构参数确定其物理力学特征的神经网络设计与实现的方法———广义回归神经网络(GRNN)模型。该方法的实现,全面、准确地揭示出杉木微观结构参数与其物理力学特性的内在联系,并且达到理想的逼近精度(96.3%以上)。这一结果将为木材性质研究、木材性质形成机理、树木优质种质资源培育、树木转基因工程、定向培育材质改良的树木新品种提供强有力的科学依据及研究方法。
[期刊] 林业科学
[作者]
赵子宇 杨霄霞 郭慧 葛浙东 周玉成
【目的】提出一种基于卷积神经网络模型——PWoodIDNet模型的木材宏、微观辨识方法,以有效提高木材辨识精度和速度,为海关、进出口检疫检验、家具企业等法定部门和企业提供先进的辨识方法和仪器,推动我国木材进出口检疫检验行业和木材加工制造企业的科技进步。【方法】首先,选择16种木材样本,每种样本获取50张高分辨率显微CT图像和工业相机图像,共1600幅;然后,截取具有木射线、薄壁组织、轴向管胞、纹孔和纹理等特征的目标区域,共4800幅,通过水平翻转、垂直翻转、镜像、亮度变换等图像增强算法后将图像集扩充至19200幅。构建基于卷积神经网络的木材宏、微观辨识模型——PWoodIDNet模型,采用加入动量的随机梯度下降(SGDM)方法优化模型,并利用GPU优化并行运算库,对木材宏、微观结构数据集进行分类准确率对比。【结果】相比现行GoogLeNet模型,PWoodIDNet模型准确率提高1.49%,速度提高59.69%;相比现行AlexNet模型,PWoodIDNet模型准确率提高3.76%,速度提高2.63%。【结论】PWoodIDNet模型突破现有辨识方法木材辨识种类范围窄、准确率低和辨识速度慢的难点,能够有效辨识木材,并可在更短的训练时间内实现最佳辨识效果,为我国木材辨识提供一种新的方法和思路。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
车少辉 张建国 段爱国 童书振
【目的】探索神经网络技术对杉木人工林胸径生长的模拟和预测能力,以寻求最优模型。【方法】以江西大岗山杉木人工林为研究对象,依据林木生长理论,用林龄(A)、立地指数(SI)和初植密度(N)3个因子构建平均胸径生长BP模型;通过定量和定性分析相结合的方法对模型选优,并将最佳模型与拓展的Richards模型比较;最后将优化模型应用于未参与建模的样地。【结果】最佳BP模型为Levenberg-Marquardt算法3∶5∶1结构模型(LM351),R2=0.984,MSE=0.196;拓展的Richards模型R2=0.964,MSE=0.433。LM351模型经校正后,适合预测福建邵武杉木人工林胸径生...
关键词：
杉木 人工林 胸径生长模型 BP神经网络
[期刊] 预测
[作者]
于德江
1 引言近年来,神经网络(Neural Networks)的研究在国际上受到了极大关注。由于它以分布式存贮和并行协同处理为特色,不仅对人工智能的研究者产生了极大吸引力,而且由于其可学习性也使系统工程的研究者产生了极大兴趣。神经网络的作用函数通常是非线性函数,当众多的神经元形成一个网络并动态运行时就构成了一个复杂的非线性动力系统,它可表示极其复杂的非线性模型系统。在国际上神经网
[期刊] 技术经济
[作者]
杨力 韩静
1.非线性经济建模基本思想 非线性建模与线性建模相比较,无论在思想上还是在方法上都有本质区别。非线性经济建模基本思想可概括为两个方面。一方面是研究非线性经济系统的动态演化行为,基于经济理论来设定某类模型(如生产函数、需求函数、多元线性模型、对数线性模型等),并假定模型正确,误差服从某类分布。建模时大量的精力
[期刊] 统计与决策
[作者]
景妮琴
文章利用Lyapunov直接法,讨论了一类非自治模糊神经网络的指数稳定性,给出了此类系统指数稳定的判据,所得结果是新的,并且是已有结果的补充。
关键词：
模糊神经网络 全局指数稳定性 非自治
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
项承昊 赵易
本文在神经网络算子理论中的Max-product型的算子和Kantorovich型算子的基础上， 构造了一类由Sigmiodal函数激发的拟插值型的神经网络算子， 考虑了其对实数域上非负连续函数的点态逼近和一致逼近， 并给出了其在■空间上K-泛函类型的估计.
[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] 工业工程
[作者]
甘蜜 闫英 陈思
供应链网络整体结构的设计问题越来越得到重视,现实社会中的供应链网络是非常复杂的,这样的网络属于超网络范畴。通过对这一复杂网络多层特征和多维特征的分析,供应链超网络设计问题整合考虑交通网络规划和物流需求时间维度来进行优化,先给出了其超网络拓扑结构;开发了相应的平面超网络转化方法。在上述研究的基础上,构建了等效的数学优化模型。此类优化模型更为符合现实,随机生成数据开展的实验表明模型具有很强的适用性和有效性。
关键词：
供应链网络设计 超网络 遗传算法
[期刊] 上海金融
[作者]
申琳
随着地方国库现金管理试点工作在北京、上海等城市的逐步推开,如何及时、准确地预测国库现金流成为地方财政、人民银行分支机构等相关管理部门亟待解决的问题。本文通过构建包含结构、季节和异常值因素的非线性趋势模型,将上海市市级国库库存余额拆分为确定性部分和随机性部分,对后者建立人工神经网络模型,并将两者结合预测样本外国库库存余额。在此基础上,对比分析非线性趋势模型和人工神经网络模型联合预测、基准模型预测、非线性趋势模型和季节自回归移动平均模型联合预测的预测精度。研究发现基于数据拆分和人工神经网络建模的方法预测偏差小、精度高,对于地方国库现金管理操作具有一定的参考价值。
关键词：
国库库存 非线性趋势 人工神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊明智 刘道文
文章针对嵌入维数较高的混沌时间序列很难在相空间中找出一种映射关系来预测其变化趋势,提出基于序列的混沌特性参数建立RBF神经网络预测模型。该模型以相空间中的各个相点作为输入,通过高斯函数的多次复合来逼近复杂的映射关系。以具有混沌特性的上海证券交易所股指时间序列为例对模型进行了验证。结果表明,该模型具有较好的预测能力和预测精度。
关键词：
混沌特性 相空间重构 神经网络模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
张亚宁 马军海
在对现实网络的研究中,很多学者都发现节点间的连接概率并不仅仅取决于节点度数的大小。因此本文参照BA模型建立了一个幂律指数可变的无标度网络演化模型(NABA模型),该模型中节点的连接概率是由节点的度和吸引度共同决定的。并且,在此基础上,计算出了NABA模型的度分布函数。由结果可知,通过调节模型的参数,NABA模型可以退化为BA模型。因此可以说BA模型是NABA模型的一种特殊形式。
关键词：
无标度 度分布 演化模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 技术经济
[作者]
李国锋 李云杰
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