非均质随机扩散方程在城市宗地地价评估中的应用

基于现有地价评估存在的问题和特点,考虑到城市内部各种社会经济因素在空间分布上的不均匀性而把城市作为均质体来进行地价评估的不科学,因此对采用非均质随机扩散方程进行城市内部宗地地价评估进行更深的探讨。结果表明,利用非均质随机扩散方程进行城市内宗地地价评估比原来的估价方法有简单实用的优点,并且能够清晰反映社会、经济、政策等因素对地价的影响。     

宗地估价的模糊综合评估法

将模糊数学理论运用于土地评估中，提出了一种估价新方法—模糊综合评估法.     

基于GIS的地价评估系统研究与设计

本文首先简要介绍地价评估系统的设计思想，然后详细介绍系统的数据组织和功能实现，最后描述系统的应用前景。     

城镇宗地地价影响因素指标在地价评估中的应用研究

基准地价系数修正法作为大量评估宗地地价的一种方法，得到了广泛的应用，本研究就基准地价成果应用中宗地地价影响因素指标分类标准进行讨论，并提出划分标准，使该方法更具实用性和可操作性。     

BP神经网络在城镇网格点地价评估中的应用研究

BP神经网络可以实现输入和输出的任意非线性映射。网格点地价是最新提出的一种地价概念,相对于基准地价与宗地地价来说,网格点地价具有许多它们无法比拟的优点。本文以兴安县为例说明BP神经网络应用于城镇网格点地价评估的可行性,并通过比较BP网络拟合的结果与指数模型模拟的结果来验证BP神经网络在网格点地价评估中的优越性,最后运用训练好的BP网络结构计算出城镇网格点地价。     

宗地区划勘查法在集体林权制度改革中的应用

以县级森林资源管理系统GIS及全球定位系统GPS卫星接受器为主要工具,在江川县九溪镇阳山庄村委会的集体林权制度改革试点中,探索出一套操作简便、群众乐于接受的林权勘查方法——宗地区划勘查法.应用此方法进行外业勘查确权省时、省工、确权面积准确,同时避免和减少了在集体林权制度改革"均山到户"过程中因林业产权分配不公平问题而引发的矛盾纠纷,应用后效果较好.     

GIS探索性空间数据分析方法及其在地价分布信息提取中的应用研究

基于GIS探索性空间数据分析框架,利用江苏省镇江市的统计数据,对其城市地价分布信息进行了研究.首先建立探索性空间数据分析模型,包括空间数据结构分析、全局趋势分析、方向分析、离群值查找、合理步长确定等;随后在Arc/Info支持下,以镇江市商业地价样点数据为例,采用逐步比较法,对探索性分析方法的运用进行实证研究.误差分析表明,探索性空间数据分析在地价分布信息上的使用,可得到较合理的结果.     

地理信息系统(GIS)在土壤侵蚀研究中的应用

地理信息系统(GIS)具有强大的空间数据处理功能,可与遥感(RS)技术相结合应用于土壤侵蚀研究中。在概述GIS建立与应用的基础上,对其在国内外土壤侵蚀研究中的应用进行了简要回顾,并对GIS-RS一体化技术在土壤侵蚀研究中进行了展望。     

投入产出法及其在桑园地价评估中的应用——以江苏省海安县为例

目前,桑园地价评估鲜有研究。对桑园地价进行评估,有利于促进桑园用地合理流转,实现种桑养蚕规模经营,对保护地方特色产业具有重要的作用。鉴于投入产出法是国际上公认的比较成熟的土地估价方法之一,利用投入产出法对桑园估价,桑园收益价格主要由桑蚕净收益及土地还原利率决定。本文以江苏省海安县桑园地价评估为例,就投入产出法及其在桑园地价评估中的应用加以实证研究。     

基于组合式神经网络的柴油机性能评估预测模型

在分析发动机结构参数和运转参数对发动机性能影响的基础上,提出了一种基于组合式神经网络的柴油机性能状态评估预测模型.该模型首先运用动态聚类法将大样本分成若干小组,然后分别用于子网络训练.性能评估时,运用模糊识别法选择相关的子网络进行评估分析.实例验证表明,这种模型能有效解决大样本下神经网络训练速度慢和难以收敛的问题,提高柴油机性能评估预测精度.     

基于神经网络的水产品价格预测模型研究

以水产品中鲫鱼为例,选择时间、地理环境和经济条件因素作为输入层变量,价格作为输出单元,输入样本进行训练和仿真,对训练好的网络输入预测样本,将预测结果与市场实际价格进行比较,其相对误差均小于1%。结果证明,所构建的水产品价格预测模型具有良好的精确性和准确性,将神经网络应用于水产品价格预测是可行的。     

基于神经网络的长输管道综合可靠度评估方法

对长输管道可靠性进行评估的传统方法是，将管道结构视为一个串联或并联系统，运用可靠性的理论概念和各种失效概率假设，以故障率的统计资料为计算依据来进行可靠度的计算分析，可靠度也采用故障率等参数来表达。该方法表达方式简单，含义通俗易懂，计算过程简便。然而，该可靠度的结果存在实用性不足的明显缺陷，不便于将其结论直接应用于管道设计、在线检测评估、管道维护等实际工作。为此从6个方面进行了分析，提出了构建综合可靠度的理论设想。运用神经网络的基本原理和模型进行分析建模，并提供了分析思路和步骤。     

人工神经网络在生物化学中的应用

本文论述了生物化学中模式识别、定量构效关系、化合物结构解析等运用人工神经网络进行计算的方法。     

利用人工神经网络判别陶瓷原料种类

利用三层 BP人工神经网络 ,对陶瓷原料进行模式识别 .以原料特征参数作为判别指标 ,由训练样本集得到最佳网络参数 ,然后对待测样本的种类进行预测 .研究结果表明 ,人工神经网络用于陶瓷原料的模式识别 ,其结果和实际一致 .该方法有助于配方中陶瓷原料的选择 ,值得推广     

基于GA-BP神经网络的郑州市土地集约利用时空差异分析

对河南省郑州市2008-2012年城市发展状况进行分析,从土地投入强度、土地利用强度、土地利用效益及生态环境4个方面选取13个指标构建土地集约利用评价体系,采用GA-BP网络模型,评价5年内郑州市土地集约利用水平。结果表明:1)GA—BP网络能够提高网络收敛速度,优化网络结构,算法具有有效性;2)郑州市近五年来土地集约利用水平处于不断上升阶段,其中市区城市土地集约度分值分别为0.610 7,0.644 3,0.661 8,0.701 2,0.705 8;中心城区、县级市和开发区土地集约利用水平有一定差距,但都有不同程度的提高,需要根据各地区情况,合理规划,进行土地资源利用挖潜。     

利用人工神经网络进行国有土地价格评估的探讨

在研究国内城市土地评价方法和分析了山西省自然、经济和社会状况的基础上,提出利用人工神经网络、结合特尔菲法建立城市国有土地资产总量评估指标体系,以城市的综合平均地价为评价目标的国有土地资产总量评估方法。本文在模型建立过程中,以山西省22个城市中的18城市的资料为学习样本,以20个城市评估指标为输入,以城市综合平均地价为输出,建立了三层BP人工神经网络,并以其余4个城市的资料作为验证,取得了较好的模拟效果。有效地解决了利用有限的城市(镇)地价资料,结合城市(镇)统计资料,进行国有土地价格的评估,进而为国有土地资产总量的评估提出新的探讨途径。     

人工神经网络在农产品品质检测、分级中的应用

人工神经网络方法可对农产品进行客观、准确、快速、全面的检测分级,显示了巨大的潜力,并正以很快的速度与生产实际相结合。本文对人工神经网络方法在彩色图像分割和边缘检测、农产品品质检测(果实颜色识别、果形识别、分级)、农产品品质及其变化预测等领域的应用进行了介绍。     

人工神经网络在中医诊断信息化中的应用

中医学是一个非常复杂的系统,临床证候之间、临床证候与诊断目标之间、临床证候与方药之间的关系具有非线性、复杂性、模糊性、非定量的特点。人工神经网络能从海量数据中提取隐含的有意义的知识,能模拟这种非线性映射关系,建立诊断、判别模型,做出前瞻性决策,正是这种优势使得人工神经网络技术有可能为解决中医脉象辨识信息化、中医舌象辨识信息化、中医证候辨识信息化中权值难以明确的问题提供更为科学的方法与途径。     

人工神经网络在林业中的应用现状与趋势

通过概述人工神经网络的概念和常用模型,对人工神经网络在林业资源管理和动态监测、森林植被和立地分类与识别、森林灾害预防和森林生态系统评价中的应用现状进行综述,并对人工神经网络技术在林业中的应用趋势进行探讨.     

人工神经网络在杉木产区划分中的应用研究

本文运用人工神经网络理论，对福建省的杉木产区划分进行研究．用具有S－型特征函数的B－P网络对每一产区的标准样本进行训练，由训练结束后的权植及其待测报样本的因子测值，计算出网络输出值，作出杉木产区分类预报．研究结果表明：人工神经网络用于杉木产区的划分具有科学性、可行性和实用性。