复杂生态系统稳定性的人工神经网络建模

建立以生物功能群为单元，不同功能群为结构层，影响生态系统稳定性的因素及各功能群的数量为网络输入的复杂生态系统稳定性的人工神经网络模型，用以方便、快捷、准确地评价生态系统的稳定性，为制定区域发展规划和生态保护规划，实施生态保护工程提供科学依据和技术支撑．     

单螺杆挤压机系统的人工神经网络建模

以全脂大豆粉为原料，以单螺杆挤压机加工时的物料含水率、螺杆转速和机筒温度为工作参数，对挤压机的挤压膨化效果(以膨化压力来衡量)进行试验研究。利用正交旋转组合试验设计及试验数据，建立了单螺杆挤压机的人工神经网络模型。对未参与人工神经网络建模的数据进行评价和比较，结果表明，该模型对一定工作参数条件下的预测结果最大相对误差为8．76％，其结果对于生产实践具有指导作用。     

对我校开展数学建模活动的探讨

自1995年起，在学校领导的支持下，我校开展了数学建模的培训，并于1996年、19j7年两次参加了“全国数学建模竞赛”，第一次获得了上海赛区的二等奖，第二次获得了全国一等奖，为我校争得了极大的荣誉。通过实践，对在我校开展这项活动有了许多体会和设想。1为什么要开展“数学建模”活动卫．工什么是数学建模和数学建模竞赛数学建模（M。山eln。hC。IM0deliflg）并不是新东西，人们为了用数学去解决实际问题，就必须首先用数学的语言、方法去近似地刻划它，而这种刻划的数学表述就是一个数学模型，其过程就是数学建模。较著名的数学模型…     

对我校开展数学建模活动的探讨

自1995年起，在学校领导的支持下，我校开展了数学建模的培训，并于1996年、19j7年两次参加了“全国数学建模竞赛”，第一次获得了上海赛区的二等奖，第二次获得了全国一等奖，为我校争得了极大的荣誉。通过实践，对在我校开展这项活动有了许多体会和设想。1为什么要开展“数学建模”活动卫．工什么是数学建模和数学建模竞赛数学建模（M。山eln。hC。IM0deliflg）并不是新东西，人们为了用数学去解决实际问题，就必须首先用数学的语言、方法去近似地刻划它，而这种刻划的数学表述就是一个数学模型，其过程就是数学建模。较著名的数学模型…     

数学建模与大学数学教学

大学数学是介绍数学基本理论与方法、训练学生思维的一门重要课程,而数学建模是应用数学知识与方法解决实际问题的一个有效途径。试图以“数学建模”为切人点来实现大学数学教学改革的深入,从而更好地培养学生的创新精神及应用能力,达到培养人才的目的。     

在数学教学中引入数学建模的探讨

本文探讨了如何提高学生学习大学数学课程的兴趣这个问题,并认为在教学过程中引入数学建模是解决该问题的一个可行有效的方法.数学建模是利用数学思想、数学方法和数学工具解决实际问题的一个过程.以数学建模竞赛这个平台作为契机,引导学生用数学的方法去解决他们感兴趣的实际问题和专业问题,是提高他们对大学数学课程认同感的有效途径.     

数学建模课的思考与探讨

首先论述开设数学建模课的必要性和时代背景,其次介绍了开展数学建模课的4个教学层次、指导思想、与传统数学课程的区别以及几点建议。     

关于我院数学建模教学与数学教学改革的思考

通过开展数学建模教学,将数学教学与解决实际问题有机结合起来,以培养学生的创造精神和创新能力,提高学生的综合素质.     

数学建模教学是提高数学素质的有效途径

长期以来，数学教学特别是数学素质教学一直是比较困难的，数学知识的真正掌握不是教师教出来的，而是学生自己总结出来的。数学建模正好是一个不学数学、用数学、进行数学实验的过程，它体现了学和用的高度统一。本人结合课堂实践，试图在利用数学建模提高数学素质这方面作一下尝试。     

温室湿度环境的主成分分析人工神经网络建模研究

实测温室内影响空气湿度的环境因子组成数据样本,对数据样本进行主成分分析,提取出影响温室湿度的4个主要成分．讨论提取的主成分与原始过程数据样本间的关系。以采用主成分分析后的数据样本作为神经网络模型的输入变量,模型模拟值和实测值之间的相关系数R^2为0．8842。以±0．1作为模拟相对误差,命中率达到85％。用训练后的网络模型对20组未参加建模的样本数据进行模拟,均方根误差为1．6745,优于回归方程法的4．4349。基于神经网络模型,运用敏感性分析法对影响湿度的各医素进行重要性分析和排序,得出各影响因素的重要程度依次为室内温度、室外湿度、室外温度、保温帘展开度、室外风速、室外太阳辐射照度、天窗开窗角度和侧窗开窗角度．     

人工神经网络在农产品干燥中的应用

综述了人工神经网络技术在农产品干燥领域的应用现状,包括人工神经网络在参数预测、在线预测、智能预测控制、模型预测、结果预测、仿真检验中的应用。并对这项技术的应用做了进一步展望。     

利用人工神经网络建立谷物干燥模型

分析了谷物干燥传统建模的难点，介绍了人工神经网络建模的原理和方法及其在干燥过程中的运用。     

基于人工神经网络的经济预测模型

以我国31个省的1999~2011年的面板数据为基础,实证中国不同地区人力资本投资对旅游业发展的影响。结果表明,高等教育对旅游产业发展的作用显著,而中等教育的作用不显著,且存在区域差异;在高等教育发达地区,高等教育对旅游业发展的效应不显著,而在高等教育落后地区则较为显著。中部地区高等教育的旅游产业反馈效应一般。因此,高等教育落后地区要重视旅游高等教育的规模和质量,教育发达地区要重视旅游教育的结构和层次。     

基于人工神经网络的逆流式谷物干燥机模型

针对传统数学建模方法的局限性，利用人工神经网络建立逆流式谷物干燥机模型。网络的拓扑结构是基于感知机的３层前向网络，采用ＢＰ算法对网络进行训练，训练数据来源于逆流干燥要计算机模拟结果。实验结果表明网络能很好地预测逆流干燥机的行为。     

基于人工神经网络的城市给水管网宏观模型设计

为实现城市给水的调度优化,提高给水工作的可靠性,探讨了神经网络方法在给水管网模型设计中的适用性,应用人工神经网络的方法建立了城市给水管网的宏观模型,并用训练好的模型对未来时刻的测压点压力进行宏观模拟。通过实测对比,利用该模型进行模拟的各项误差指标均达到了较高的要求,充分说明了用神经网络的方法设计城市给水管网宏观模型的可行性以及该模型用于压力模拟的可靠性。     

基于神经网络的机器人驱动系统数学模型辨识

以轮式移动机器人驱动系统为主要研究对象,提出一种基于神经网络的分析与试验相结合的建模方法。该方法在分析理想直流电动机数学模型的基础上,采用串一并行辨识结构的神经网络确定系统输出与输入的关系,实现了机器人驱动系统的数学模型辨识。最后,通过试验证明了该方法的有效性,为未采工、农业等领域机器人的精确运动和动力控制的研究提供了技术支持。     

基于人工神经网络的土壤含水量预报模型

土壤水分含量是影响作物生长的重要因素,精确预测技术对水资源的合理利用与管理具有重要的指导意义。土壤水分运动是一个复杂的时间序列系统,其变化与区域气候条件和生态环境密切相关,具有明显的随机性波动。利用人工神经网络的方法对河南驻马店地区的土壤含水量进行预报,利用表层土壤含水量资料计算了一些与深层土壤含水量相关的预报因子,用以建立驻马店地区深层土壤含水量的神经网络预报模型,并应用独立样本进行了初步的模拟预报检验。结果表明,预报模型取得了令人满意的效果,应用神经网络的方法预报深层土壤含水量是可行的。