基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割

采用参数简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）分割图像，进行了蝗虫图像分割实验，区域正确识别率达94％，为蝗虫自动侦测系统中的数据处理提供了技术支持。计算机仿真表明，采用PCNN图像分割算法，图像中的目标（蝗虫）易于发现，分割效果明显好于采用开操作处理的图像。     

利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法

针对传统BP算法的缺陷，提出了一种采用L-M训练法的BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络非线性系统的奶牛305d产奶量预测模型，此模型可以提前215d预测初产奶牛305d产奶量，从而实现提早进行选择，加速奶牛育种工作进程。并通过具体的实验验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。     

人工神经网络在我国水科学中的应用与展望

简要介绍了人工神经网络的发展、结构与特点；从预测预报、评价、水灾害防治、水资源配置与管理决策4方面，综合评述了人工神经网络在我国水科学中的应用，并就人工神经网络今后在我国水科学中的应用与研究做了展望。     

BP神经网络在焉耆盆地农田排水量

利用BP神经网络技术对焉耆盆地农田排水量进行预测。利用灰色关联度分析确定了排水量与各影响因素的关系，选取了对排水量影响最大的5个因素作为BP网络的输入，利用均匀设计方法，确定了最优的神经网络结构。估算结果表明利用BP神经网络可以准确的估算农田排水量，最大相对误差仅为-2.45％。     

人工神经网络NIR定量分析方法及其软件实现

在Visual C＋＋环境中采用面向对象技术，开发了PCA-MBP-NIR定量分析模型软件。通过40份小麦样品的原始光谱、加噪光谱（信噪比为14dB）与含水率所建立的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR模型，对10份未知小麦样品的原始光谱、加噪光谱分别进行含水率的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR预测分析。分析表明，对于含噪声的光谱，与PLS建模相比，使用PCA-MBP-NIR对未知样品预测结果具有更高的相关系数，更低的预测误差标准差。     

基于径流分类的日径流量预测神经网络模型

利用聚类分析法将径流序列分解为若干个子径流序列 ,对这些子径流序列分别建立局部神经网络模型 ,而后把这些局部模型合并成一个混合模型。当新的信息进入该模型时 ,首先用分类器判别其类别 ,以确定用混合模型中的何种局部模型加以模拟。通过与不加分类的总体神经网络模型的模拟结果加以对比 ,结果表明这种基于径流分类的降雨 -径流模型表现出了更优良的性能 ,可以较大地提高径流模拟精度。     

基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法

为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法。皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别。实验结果表明,99.15%的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60%,能够满足在线检测的要求。     

神经网络模糊PID算法在温室温度控制中的仿真研究

为了更好地实现对温室温度的控制,提出了温室温度控制的一种新的控制方法;通过仿真比较证明了此方法的有效性,并对其动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力进行了探讨。结果表明,采用神经网络模糊PID算法的温室温度控制方法具有较好的动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力。     

基于双池化与多尺度核特征加权CNN的典型牧草识别

针对自然背景下牧草难识别的问题,提出一种基于双池化与多尺度核特征加权的卷积神经网络牧草识别方法。双池化特征加权结构通过将卷积层输出的特征图分别进行最大值池化和均值池化得到两组特征图,引入特征重标定策略,依照各通道特征图对当前任务的重要程度进行加权,以增强有用特征、抑制无用特征;多尺度核特征加权结构通过在卷积层中同时使用3×3和5×5两种卷积核,并将网络的前几层特征复用后进行加权,以提高重要特征的利用率。对10类牧草图像进行识别实验,结果表明,该方法识别率为94. 1%,比VGG-13网络提高了5. 7个百分点,双池化与多尺度特征加权有效提高了牧草识别精度。     

遗传神经网络在温室黄瓜霜霉病预测中的应用

在神经网络结构的优化、连续权重的训练中采用遗传算法的方法对日光温室黄瓜霜霉病进行预测，并对其发生程度进行了拟合，计算值与实际值接近，表明该模型具有良好的预测效果。