径向基函数网络模型在水质评价中的应用

建立了一个水库水质评价的径向基函数人工神经网络(RBF-ANN)模型,应用一种简便、快速的最小二乘算法训练RBF-ANN.在水库水质评价的应用结果表明,RBF-ANN模型及其算法是合理、有效和通用的.     

径向基函数在无单元方法中的应用

采用基于径向基函数的无单元法求解微分方程，探讨2种径向基函数的性质。得到了基函数中自由参数与求解精度的关系曲线，以及节点均布时自由参数最佳取值的计算公式及其数值；将节点均布下得到的自由参数取值公式应用于节点任意排列的情况，其求解精度仍能得到保证；比较了无单元方法在节点均布与否2种情况下的计算精度，其求解结果变化不大，均满足精度要求，说明这种无单元法对节点位置不敏感。     

径向基函数人工神经网络在棉花耗水量预测中的应用

采用径向基函数人工神经网络的方法,利用MATLAB工具箱,以气象资料中的平均气温、日照时数、平均风速作为输入变量,建立了预测新疆石河子地区棉花耗水量的RBF神经网络预测系统,并通过实测数据的检验得出此预测系统网络模型的绝对误差最大为0．0962mm／d,最小为0．0008mm／d,平均为0．0519mm／d;相对误差最大为1．7995％,最小为0．0165％,平均为0．9664％,可见网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间短,仅需0．0780s。     

灰色径向基神经网络技术在清河水库中长期水文预报中的应用

清河水库中长期水文预报采用的预报方法 ,因预报准确性较低,用以指导实际调度运用的价值不大,灰色径向基神经网络中长期水文预报模型在清河水库中长期预报中应用,有效地提高了清河水库中长期水文预报的精度。     

基于径向基函数神经网络的高校图书馆用户满意度评价模型

如何客观准确的评价高校图书馆用户满意度是一个比较困难的问题.近年来,BP神经网络技术完全以客观数据为基础,可充分挖掘出潜在的有用信息,有效避免人为主观因素的影响,成为高校图书馆用户满意度评价的热点之一.相比传统BP神经网络,将学习速度更快、易于收敛的径向基函数神经网络技术应用于高校图书馆满意度评价中,重点论述了径向基函数神经网络评价模型的设计和实现,并通过实例分析验证了该模型的有效性.     

马尾松毛虫精细化预报径向基函数建模试验研究

采用神经网络径向基函数建模方法,通过反复建模试验的比较,排除相关性不高的干扰变量,选择合适的相关性较高的变量进行建模,以获得拟合度较高的模型,以满足马尾松毛虫精细化预报要求。     

基于径向基函数网络的变量施肥决策研究

应用RBF神经网络模型训练数据,进行施肥决策,并对神经网络训练的数据及其结果进行分析。结果表明,基于RBF神经网络建立的土壤养分、施肥量与产量之间的关系模型,具有较好的估计结果,可用于指导变量施肥。     

基于径向基函数神经网络的植烟土地适宜性评价

在Matlab7．0环境下,根据人工神经网络的理论和方法,以重庆市彭水县植烟土地的实测数据及评价标准构建径向基函数神经网络模型,并进行模型训练及样本评价;在ArcGIS技术支持下,进行不同尺度土地适宜性评价及精度检验．结果表明：采用最近邻聚类学习算法选取聚类中心,模型具有较强非线性处理能力和逼近能力,并具有学习时间短,网络运算速度快,性能稳定等优点;通过模型评价结果和检验值的验证,发现用径向基函数神经网络模型评价土地适宜性,具有评价精度高,使用方便,适应性强等优点,因此可望将其用于区域土地资源生态环境分类评价研究．     

基于径向基函数神经网络的植烟土地适宜性评价

在Matlab7.0环境下, 根据人工神经网络的理论和方法, 以重庆市彭水县植烟土地的实测数据及评价标准构建径向基函数神经网络模型, 并进行模型训练及样本评价;在ArcGIS技术支持下, 进行不同尺度土地适宜性评价及精度检验. 结果表明: 采用最近邻聚类学习算法选取聚类中心, 模型具有较强非线性处理能力和逼近能力, 并具有学习时间短, 网络运算速度快, 性能稳定等优点;通过模型评价结果和检验值的验证, 发现用径向基函数神经网络模型评价土地适宜性, 具有评价精度高, 使用方便, 适应性强等优点, 因此可望将其用于区域土地资源生态环境分类评价研究.     

预测水稻螟虫发生趋势的径向基函数人工神经网络模型及其与BP网络的比较

文章采用径向基函数人工神经网络的方法,利用MATLAB工具箱并结合气象资料中的平均气温、最低气温、日照时间和降雨量．建立了预测虫害发生程度的RBF神经网络预测系统。系统通过实例证实了预测的准确性,并且与常用的BP网络进行了比较。RBF网络和BP网络通过对训练样本的仿真,可明显看出RBF网络比BP网络更为精确。通过程序记时显示RBF网络用时1．2030s．比BP网络训练所需的时间要短的多．因此RBF神经网络具有很好的实用价值。     

均匀设计的方法与应用

论述了均匀设计的思想和方法,探讨其在农业试验中的应用。     

组合预测方法及其在土壤水分预测中的应用

本文简要介绍了当前较为流行的一种新的预测方法—组合预测方法及最优权数的计算。并利用此方法对预测土壤水分含量的两个单一预测模型进行综合处理,得到了土壤水分含量的组合预测模型,从统计分析和回归检验中可以看出,组合预测模型较原两个单一预测模型的预测精度有较大的提高。     

杂交稻强化栽培优化施肥模型建立及措施研究

应用二次正交回归旋转组合设计的方法,研究了强化栽培条件下杂交稻配施尿素、过磷酸钙、硅肥的主效应和交互效应与产量的关系,并建立了产量与3种肥料的回归模型。结果表明,过磷酸钙肥料对产量影响最大,尿素和硅肥次之。每667m^2获得700750kg以上稻谷产量的最优施肥量相应是尿素26．3～37．8kg／66m^2、过磷酸钙13．0～18．1kg／667m^2和硅肥7．7～12．0kg／667m^2。     

紫茎泽兰对重庆市农林业危害的风险分析

参照国际上有害生物风险分析（Pest Risk Analysis,简写PRA）方法,从紫茎泽兰在重庆市的分布状况、潜在的危害性、危害对象的经济重要性、传播扩散的可能性以及危险性的管理难度等方面进行定性和定量分析,对紫茎泽兰的危险性做出综合评价,并提出了相应的风险对策。评价结果表明紫茎泽兰的R值为2．36,危险程度为Ⅱ级,在重庆市具有高度危险性。     

多因素方差的计算与家畜遗传力估测

<正> 因素方差的计算(参数估计),在统计分析中占有重要地位。因素方差的相对大小,表示该因素对结果影响的主次。因此,由因素方差可确定影响结果的主要因素,在农牧业生产中,可用以找出影响产量的关键。在家畜遗传上,应用公畜这个因素的方差来估计育种值的方差,从而估测遗传参数,指导育种实践,在我国目前条件下,有非常现实的意义。但一般统计书上,只介绍应用均方来估计因素方差的分析方法。同时还要求每种因素的各个水平的样本含量相等。目前农牧业生产中,产量都受到多种难以控制的因素的综合影响,所积累的资料,往往又是每种因素的各个水平的样本含量不等,在统计分析上带来不少     

国立科研机构构建财务风险预警与防控体系初探

国立科研机构是落实国家创新驱动战略主力军,其经费主要来源于财政拨款,是纳税人的钱,因此管好用好每一分钱是责任,也是担当,这也决定了国立科研机构的财务管理目标为确保资金安全、规范和效益。了解目前国立科研机构存在的财务风险,构建财务风险预警与防控体系对实现该目标意义重大。文章对国立科研机构财务风险的主要构成、构建财务风险预警与防控体系的意义、体系承担的主要任务以及体系建设所需的平台基础进行了初步研究与思考。     

向日葵皮壳率杂种优势表现及应用的研究

文中采用不完全双列杂交随机区组设计。分析了皮壳率的杂种优势表现及其与亲本值和配合力值的关系。结果表明:皮壳率性状有负向优势存在,占总组合数的33.33％。皮壳率性状的优势表现仅与特殊配合力值有极显著正相关,与母本表型值呈极显著负相关,而与其他类型的亲本表型值和配合力值无相关关系。这对提高育种效率将起到积极的作用。     

马尔可夫链及其在林业预测中的应用

马尔可夫链是一种随机模型。它可以用来预测、分析具有多种状态的随机系统。本文介绍了马尔可夫链的基本概念和方法,并就在林业预测中的两个问题——林木病害预测和森林资源变化预测进行了讨论和分析。     

阿苯达唑及其中间代谢物在人尿中含量的测定

阿苯达唑(Albendazole)为新型广谱驱虫药,应用于治疗囊虫病取得了较好疗效。据报道,阿苯达唑进入人体经肝微粒体单氧加氧酶p-450、NADPH FP_1及FP_2的作用下,转化成阿苯达唑亚砜,为治疗囊虫病的有效成分;继而转化成砜、二氨基砜而失活,据作者实测结果,尿中含有大量阿苯达唑亚砜和砜,尚未转化成最终产物便从尿中排出。而致使血中亚砜浓度迅速下降。通过实测数据,为临床治疗提供参考。     

风险投资与中小高科技企业融资问题探析

通过对我国风险投资的现状及制约因素的分析,提出发展风险投资促进中小高科技企业融通资金的对策。