模拟退火求解组合优化问题的研究

介绍了组合优化问题的特征、一般形式及数学描述，阐述了模拟退火的原理和实现形式，针对一个单目标组合优化问题给出了模拟退火求解的结果。实验表明，模拟退火算法是解决组合优化问题的理想方法。     

日光温室丝瓜-豇豆-油麦菜-结球生菜高效种植技术

日光温室丝瓜-虹豆-油麦菜-结球生菜高效种植茬口安排见表1。     

白桦人工林单木生长的人工神经网络模型研究

以东北林业大学帽儿山实验林场白桦人工林为研究对象,采用MATLAB中log-sigmoid型函数（logsig）和线性函数（purelin）为神经元的作用函数,用林分内单木相对直径、林分密度指数、林分地位指数和林分年龄作为输入变量,以单木胸径生长量作为输出变量,构建了4：n：1的单木生长的BP人工神经网络模型。用200组单木生长数据对网络模型进行训练和检验,得最适宜的网络结构为4：3：1,均方误差函数mse=0．00160179,总体拟合精度为96．86％。本模型在充分跟踪样本数据的同时,又保持树木生长方程的规律性,可供同类条件的林分在进行经营设计时进行分析、计算和模拟和预测等使用。     

基于人工神经网络的落叶松干燥模型研究

采用人工神经网络BP型3层映射模式,对东北林业大学木材干燥实验室俄罗斯产落叶松进行木材含水率测定,干球温度平衡含水率和预热阶段干燥阶段的木材含水率以干燥机内部所测定为基准作为输入矩阵,以所测定的木材降温阶段和湿热阶段所测定的木材含水率作为输出矩阵从而确定3层形式,作出一段周期内落叶松控制系统降温和湿热阶段含水率预测,通过网络训练获得最佳权值,作为预测模拟参数,通过调整干球温度和其他参数使在半自动控制中木材含水率达到可控效果,从而在今后的干燥过程中可以通过含水率的预测得以实现对温度的调控。