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[期刊] 水产学报
[作者]
王骥 谢再秘 莫春梅
目前神经网络研究文献成果较多，虽然在水质精准预测方面起到了一定作用，但文献缺少科学分类，使用率不高，导致了学者难以找到研究切入点。针对这一问题，本文将神经网络方法在养殖区水质精准预测方面的文献按照海水和淡水两大领域进行分类，主要对每个领域所应用的预测模型从正反馈架构、循环架构和混合架构这三个方向对海水时空序列文献进行分类研究和综述。分析结果得知，混合架构模型的预测性能优于正反馈模型和循环架构模型，有利于提升不同深度水质预测模型的精准度；另外，本文对基于神经网络方法的三维水质预测模型进行了初步探讨，结果表明，研究学者成果更多集中在水表层和水中层的不同位置水质参数的变化方面，而神经网络方法对水表层水质预测精准度比水中层和水深层水质预测精准度高。
[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
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 牛明洁
1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们
[期刊] 草业科学
[作者]
罗会英 金杰 邓红山 普天磊 范建成 韩学琴
辣木(Moringa oleifera)是优质木本蛋白饲料，已广泛应用于家畜、家禽和水产动物饲喂中，在我国传统饲料资源日益紧张的情况下，具有广阔的开发前景。本文综述了辣木的营养成分及其在畜禽和水产动物饲喂中的效果，以期为辣木资源的深入开发利用提供参考。分析得知，辣木含有丰富的矿物质、蛋白质、氨基酸、维生素及黄酮、多酚等生物活性物质；其青贮或作为饲料添加饲喂畜禽，不仅能提高畜禽生长速度、缩短出栏时间、降低饲养成本，改善畜禽肉、蛋、奶品质，还可提高畜禽抗氧化能力、改善血液指标、提高机体免疫力。未来辣木资源开发时，需进行不同生态区辣木适应性评价，辣木机械化收获技术研制，辣木饲料精深加工技术研究，不同畜禽饲喂方法、饲料配方和饲喂效果评价，水产养殖中适宜辣木添加量确定等。
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
吴开华
关于神经网络方面文献的归类意见吴开华（清华大学）一、神经网络研究的兴起给文献分类工作提出了一个新问题自８０年代中期以来，全球性的神经网络研究热潮方兴未艾。有关神经网络方面的期刊、论文、专著如雨后春笋，层出不穷。其数量之多，增长速度之快，在自然科学史上...
[期刊] 华东经济管理
[作者]
华晓晖 闫秀霞
快速变化的市场对企业的生存和发展提出了更高的要求,而按照代表顾客需求的订单进行生产则是企业提高柔性和竞争力的关键。正因为如此,准确地预测订单就显得异常重要。文章利用BP神经网络和径向基神经网络建立了新的订单预测模型,并通过解决一个实际问题对其仿真结果进行了比较。
关键词：
订单 神经网络 模型
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
谢小璐
上海银行间同业拆放利率(Shibor)的推出是中国利率市场化重要的一步。在阐述了Shibor的背景、功能以及对经济发展的重大意义之后,分别建立了小波神经网络和回归时间序列组合模型对2周品种Shibor进行预测对比分析,研究结果表明,小波神经网络的拟合和预测精度较高,具有一定的科学性和实用性。
[期刊] 林业科学
[作者]
胡林 冯仲科 聂玉藻
以北京市房山区的林火为研究现象,用神经网络方法研究林火发生及蔓延与环境因子间的关系。用GPS采集林火火场中心数据,测量火场面积;用GIS做空间分析,提取火场空间环境因子;将数据在Matlab中用VLBP神经网络进行训练,建立林火风险的预测方程。风险模型由林火发生的风险模型和林火的蔓延风险模型组成,由于该模型采用的方法不依赖于先验统计模型,所采用的神经网络方法对非线性的数学关系有很强的预测能力,因而该方法具有很强的适用性。
[期刊] 水产学报
[作者]
蔡卫明 庞海通 张一涛 赵建 叶章颖
随着人工智能、大数据、机器学习、计算机视觉等技术的发展，卷积神经网络（CNN）越来越多地应用于图像识别领域，图像数据集的丰富性以及多样性对CNN模型的性能和表达能力至关重要，但现有的鱼类图像公共数据集资源较匮乏，严重缺少训练集以及测试集样本，难以满足深度CNN模型优化及性能提升的需要。实验以大黄鱼、鲤、鲢、秋刀鱼和鳙为对象，采用网络爬虫以及实验室人工拍照采集相结合的方式，构建了供鱼种分类的基础图片数据集，针对网络爬虫手段获取到的鱼类图像存在尺度不一、格式不定等问题，采用图像批处理的方式对所有获取到的图像进行了统一的数据预处理，并通过内容变换以及尺度变换对基础数据集做了数据增强处理，完成了7 993个样本的图像采集与归纳；在权值共享和局部连接的基础上，构建了一个用于鱼类识别的CNN模型，采用ReLU函数作为激活函数，通过dropout和正则化等方法避免过度拟合。结果显示，所构建的CNN鱼种识别模型具有良好的识别精度和泛化能力。随着迭代次数的增加，CNN模型的性能也逐步提高，迭代1 000次达到最佳，模型的准确率为96.56％。该模型采用监督学习的机器学习方式，基于CNN模型，实现了5种常见鱼类的鱼种分类，具有较高的识别精度和良好的稳定性，为养殖鱼类的品种识别提供了一种新的理论计算模型。
关键词：
鱼类识别 卷积神经网络 图像识别
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王丽学 马慧 杨旭 刘国宝 徐绍岩
由于非汛期水库的水环境生态问题较汛期更为突出,因此改善非汛期水库水质状况也更为迫切。采用基于MATLAB的BP神经网络对大伙房水库非汛期水质进行预测,建立由3个输入节点和1个输出节点构成的3层神经网络,在MATLAB环境中实现水质预测。预测结果表明:选取的4项水质指标的预测值与真实值之间的绝对误差和均方误差均较小,满足预测的精度要求,其相关系数均达到0.7以上,为高度相关,说明本研究建立的基于MATLAB的BP神经网络具有较好的泛化能力,用于大伙房水库非汛期水质的预测是可行的。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李维胜 莫静玲
房地产行业面临着越来越多瓶颈,库存量急剧增加、创新深度不够等问题突显。因此,挖掘客户需求,精准定位客户并实施精准营销是提高营销效率和化解库存压力以及实现客户需求价值的关键。文章基于房地产客户购房行为偏好和需求的分析,对客户需求和客户购买意向进行分级,提出了客户购买意向分级筛选和客户需求分级筛选指标体系,构建房地产精准营销沙漏模型,并应用人工神经网络方法对模型进行实证分析。实证结果表明,研究的沙漏模型能够加强客户购房意向,能够有效挖掘客户更深层次的需求,客户购房成交率明显提高,研究具有一定的借鉴意义。
关键词：
房地产 精确营销 购买意向 客户需求
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张晓瑞 方创琳 王振波 马海涛
城市建成区面积预测是城市研究的一个核心问题,其与城市经济社会之间表现为一种复杂的非线性关系,传统的方法模型难以精确预测。作为一种较新的人工神经网络模型,RBF神经网络能以任意精度全局逼近任意非线性关系,表现出了极强的处理复杂非线性系统的能力。以合肥市建成区面积预测为例,构建了基于RBF网络的预测模型,作为对比,同时用BP神经网络、一元线性回归和多元线性回归模型进行了预测。预测结果的综合分析表明,在预测精度上,RBF网络>BP网络>多元线性回归模型>一元线性回归模型。研究显示,RBF网络能为城市建成区面积预测提供一种新思路和新方法,进而可为城市土地利用及其规划制定提供科学的决策依据。
[期刊] 财经论丛
[作者]
刘凤琴 马俊海
近些年来,金融衍生证券的人工神经网络定价方法已经得到学术研究领域的高度关注和实际问题中的广泛应用。本文主要对国内外在这一研究领域所开展的主要工作及成果进行分析与评述;在此基础上,提出该研究领域的进一步研究方向。结论认为,非参数化的神经网络方法将成为解决金融衍生证券定价问题的重要途径;充分融合参数化定价方法的有用信息,将成为未来该领域研究的重要思路与方式。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
丁永刚 张雨琴 付强 周箭锋 黄志芳
[目的/意义]传统基于协同过滤的图书资源推荐算法难以处理数据稀疏问题,而传统基于矩阵分解的推荐算法在处理高维数据时可扩展性差,且它们的推荐结果仅依据预测评分大小确定,导致推荐准确度不高。鉴于此,文章提出基于SOM神经网络和排序因子分解机的图书资源推荐方法。[方法/过程]该方法首先利用SOM神经网络,基于用户学术背景信息对用户进行聚类,然后利用用户对图书资源的显式和隐式Web访问行为构建图书资源偏序关系,最后利用因子分解机(FM)作为排序函数对用户学术背景、Web访问行为和借阅图书简介文本等多种特征信息进行建模,并使用对级(Pairwise)排序学习算法实现图书资源的精准推荐。[结果/结论]实验结果表明,文章所提出的方法能有效缓解数据稀疏问题,提高推荐的准确率和效率。
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
淦冲 李春旺 赵学梅 张声权 刘雪梅 夏永秋
通过智能手机反演进行环境监测越来越受到关注，目前研究主要利用可见光反射率进行光学活性参数反演。本文基于水质现场监测数据，同步应用智能手机拍照，通过偏振镜、手机望远镜、不同规格滤波片、24色标准色卡，获取水体图像信息，结合逐步回归与人工神经网络方法，开展了长三角地区典型小微水体水质光学参数叶绿素和浊度以及非光学参数可溶性有机碳（dissolved organic carbon，DOC）反演监测。结果表明，研究区水体总体DOC浓度值变异范围在2.73-16.90 mg/L，浊度变异范围在6.53-91.10 NTU，叶绿素a浓度值变异范围在0.36-245.47 μg/L。通过逐步回归方法提取了水体DOC浓度的五个图像特征参数为R1＇、B/G2＇、R2"、R4"、B/G6＇，浊度图像特征参数为B/R3＇、G5"、R6"，叶绿素a的图像特征为B/G1＇、R2"、B/G4＇。结合人工神经网络模型反演水体水质参数，DOC浓度纳什系数NSE为0.62，浊度NSE为0.65，叶绿素NSE为0.67，具有较高的反演精度。本研究构建了基于智能手机反演水质光学参数的方法，并探讨了非光学参数反演的可行性，为后续开发APP应用程序和反演水质参数提供了基础和依据。
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