基于神经网络的模糊系统池塘淡水养殖溶解氧预测模型(英文)

建立基于神经网络的模糊系统预测模型,应用基于神经网络的模糊系统模型对淡水养殖池塘溶解氧进行预测,用实测的106组监测数据对来检验模型的可靠性,其中80组数据作为训练样本,26组数据作为检验样本,将预测值与实测值进行比较。结果表明,该模型预测值与实测数据拟合良好,解决了生产实际中溶解氧状况无法及时预报和动态监测难等问题。     

基于神经网络的模糊系统池塘淡水养殖溶解氧预测模型

建立基于神经网络的模糊系统预测模型,应用基于神经网络的模糊系统模型对淡水养殖池塘溶解氧进行预测,用实测的106组监测数据来检验模型的可靠性,其中80组数据作为训练样本,26组数据作为检验样本,将预测值与实测值进行比较。结果表明,该模型预测值与实测数据拟合良好,解决了生产实际中溶解氧状况无法及时预报和动态监测难等问题。     

基于模糊相容关系的公共卫生应急决策模型设计

目的传统的应急决策模型中,使用等价类方法设置模型论域,导致模型在事件决策运算中模糊近似空间划分准确性不佳,为了提高决策结论精度,提出基于模糊相容关系的公共卫生应急决策模型设计。方法使用模糊相容关系设置模型论域,建立模型粗糙集,应用粗糙集中的论域使用马尔科夫预测方法对态势进行预测。根据预测结果,设置物资需求公式和多部门协同决策矩阵得到事件决策数据,使用决策数据,通过三角模法划分模糊近似空间,计算模糊近似空间中的相容类,得出决策结论值,完成决策模型设计。使用曾发生的SARS疫情事件对公共卫生应急决策模型进行实验,实验中采取基于双论域量化模糊粗糙集的公共卫生应急决策模型、基于态势预测的非常规突发事件应急决策模型以及传统的Pawlak经典粗糙集决策模型与研究设计的模型进行对比。结果研究设计的模型决策结论数值与实际的事件决策结论值更接近。结论模型决策精度更高,可以为该领域的相关研究提供应急决策方面的参考。     

基于模糊物元模型的我国省域绿色经济测度研究

通过构建绿色经济发展评价指标体系,以模糊理论结合物元分析,建立我国省域绿色经济发展测度的模糊物元模型,以2017年数据为例,利用该模型对我国省域绿色经济发展进行测度。研究结果显示:我国省域绿色经济发展水平存在区域差异,表现出不均衡特征,模糊物元模型是测度省域绿色经济发展的有效方法。     

农村饮水水质的模糊神经网络评价

将模糊理论和神经网络模型耦合,得到一种新的具备学习水质评价模糊信息以及处理模糊信息能力的混合型模糊神经网络模型。基于对水质分级标准数据的计算机仿真及网络训练,对雅安市名山县42个农村地下水源水质进行评价。结果表明,名山县42个水源地中11个为第Ⅳ类水,2个为第Ⅴ类水,主要危害指标为硝酸盐、铁。     

一种基于数据驱动的系统建模方法

提出了一种基于数据驱动的系统建模方法,采用减法聚类和模糊C-均值聚类相结合的模糊聚类算法进行前件RBF网络辨识,自适应地获得精确的聚类个数和隶属度参数;用BP算法训练后件网络的权值,从而仅利用输入输出数据,就建立了T-S模糊神经网络模型,在该过程中充分利用了BP神经网络和RBF神经网络的优点。最后用该模型对一个非线性系统进行辨识,用MATLAB进行仿真,结果表明,该方法具有可行性。     

基于神经网络的高校管理信息化水平评价模型研究

本研究采用频度分析法和领域专家意见相结合,借鉴企业信息化指标的研究结果构建了吉林省高校信息化指标体系;采用了T-S模糊神经网络方法,利用Matlab软件分析,建立高校管理信息化水平评价模型。专家打分200组问卷调查,其中160组结果作为训练样本,40组数据作为测试样本。根据训练好的模型对样本进行测试,训练数据平均误差0.0027,测试数据平均误差0.102。本文研究的T-S模糊神经网络模型应用于预测高校管理信息化评价中可以消除一定的主观因素,得到相对客观的评价结果。     

基于模糊聚类的神经网络虫情预测

1基于模糊聚类的神经网络预测 首先采用模糊聚类对所有样本进行预处理,再把去噪后的数据作为神经网络的输人数据进行训练和预测。 1．1基于模糊聚类的神经网络结构3层BP神经网络具有令人满意的对连续映射的逼近能力,可以满足预测的要求,因此,采用3层BP神经网络作为研究模型。3层BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。     

污水处理工艺方案的熵权模糊灰色关联优选法

针对目前污水处理工艺方案选择所采用的层次分析法、模糊综合评判、灰色关联分析法存在的主观确定权重及过分依赖因素权重的缺点,将熵权理论、模糊隶属度、灰色关联分析法相结合,建立了熵权模糊灰色关联分析耦合模型.模型中引用信息熵所反映数据本身的效用值来计算指标的权重系数,有效地避免了由于人的主观因素而形成的权重分配偏差.运用该模型进行实例研究,取得了较为满意的效果.     

基于模糊本体的玉米病害诊断模型的构建

【目的】建立一种模糊本体的玉米病害知识表示及推理模型.【方法】将利用数据源得到的数据构建模糊本体,结合模糊理论,利用本体技术构建病害诊断模型.【结果和结论】该模型给合本体的形式化定义和模糊理论的不确定表示的优势,将模糊理论引入到本体构建中,突破了本体只能表示确定知识的局限性.将该方法用于玉米病害诊治中,对农业生产中病害诊治起到了很好的指导作用.     

Fuzzy坡

为了寻找新的代数结构,将Fuzzy集的概念应用于坡结构中,给出了Fuzzy坡的定义、坡的Fuzzy理想及其基本性质。得出坡P同态象f(P)的强理想M的同态原象f~(-1)(M)也为一个强理想,且P/f~(-1)(M)构成坡,并为f(M)的同态象。     

模糊聚类分析在土地管理中的应用

我国土地管理工作的全面化、科学化仍在起步阶段,亟待进一步的完善和提高。本文将模糊聚类分析方法引入土地科学领域,为合理地、科学地进行土地管理,提供一些理论依据,并通过实例研究其可行性。     

基于Fuzzy的农产品安全评价

对影响农产品质量的安全因素进行多方位研究,运用Fuzzy方法对农产品的安全进行了综合评价。     

重庆市永川茶园土壤肥力考评

以重庆市永川区典型茶叶生产基地的茶园土壤为研究对象,选用pH值、有机质、全N、有效P、交换性K、交换性Mg、有效Mn、有效Cu、有效B和有效Zn含量共10个土壤肥力指标作为评价参数,应用Fuzzy综合评判法对肥力进行数值化综合评价。结果表明:永川茶园土壤整体肥力质量为中等,其中属于中上水平的占54.5%,属于中下水平的占45.5%;茶园土壤酸化严重,有机质处于中等水平,全N基本上超过了0.1%,有效P低于15.0 mg/kg,交换性K都未达到指标(80 mg/kg),有效Cu、有效Zn含量丰富,交换性Mg、有效Mn、有效B缺乏。生产中就加强肥培管理,以促进肥力的可持续性。     

基于直方图局部信息和Gath-Geva模糊聚类的彩色图像分割方法

针对Gath-Geva模糊聚类算法对初始给定的聚类中心等先验信息较敏感,提出了一种基于直方图局部信息的模糊Gath—Geva聚类新算法．实验结果表明,新算法在彩色图像分割方面,与传统模糊C—Means算法相比,具有较强的分割精度．     

土地利用的模糊最优规划

本文针对土地资源动态评价的数学模型［１］，相应建立了土地利用长远规划的数学模型──模糊最优规划。并在对榆社县土地资源动态评价的基础上，利用本模型进行了两个五年规划。     

试论索书号的构成与选取

通过对索书号中种次号与著者号优缺点的比较,详细论述了选取种次号作为索书号的理由,提出了将著者号改为种次号的初步实施方案。     

模糊集对分析中对立刻划的有效性分析

模糊熵函数适合于度量模糊集合的模糊度，本文利用模糊熵定义了模糊集对分析中的两次对立刻划的有效度，并作了初步分析．     

模糊算子的优化选取

简单地介绍了模糊控制器的基本结构 ,系统的分析了几种不同的模糊算子的原理和特点 ,在理论上和计算机控制仿真等方面对不同模糊算子进行分析比较 ,实现了对模糊算子的优化选取。     

新形势下著者号的选取

通过对图书馆现有著者号选取方法的分析,指出其方法的不足之处,提出了改进的意见。