环境监测中多传感器数据融合研究

[目的]针对环境监测中单一传感器测量数据精度低、可靠程度低的问题,本文提出在无线传感网络监测系统中,通过改进自适应加权融合算法并利用模糊神经网络算法实现多传感器数据融合,来提高环境监测的准确性。[方法]基于多传感器同一时段采集的数据,先采用欧式距离及相关函数改进的自适应加权算法进行同质传感器数据融合,再设计模糊神经网络分类器把异质传感器的数据转化为环境质量等级信息。[结果]仿真实验显示出本文提出的同质传感器数据融合算法融合精度较高于其他几种算法、模糊神经网络算法通过对350组训练样本的学习后能够对96%的验证样本的环境等级进行正确分类且预测曲线基本可以拟合实际输出。[结论]本文的同质传感器数据融合算法提高了数据融合精度,异质传感器数据融合算法能够对整体环境质量得出较可靠的评价。     

基于BP神经网络和支持向量机的农用地分等方法研究

为建立农用地(耕地)质量评价模型,客观准确地进行农用地(耕地)分等,减少现行农用地分等方法中的人为因素影响,提高农用地分等的精度。以福建省长泰县丘陵山地区为实证研究区,通过无监督网络——自组织特征映射网络(SOM)筛选出2 602组典型样本,分别进行有监督网络——BP神经网络和支持向量机(SVM)的学习训练,将分等指标作为输入变量,以农用地自然质量等指数和等别作为输出变量,分别建立BP神经网络农用地分等模型与SVM农用地分等模型并对其精度进行分析。BP神经网络模型的评价正确率为89%,精度较高;支持向量机(SVM)模型的评价结果正确率为99%,达到高精度等级。2种模型均能满足农用地分等的精度要求,但SVM模型较BP神经网络效果更好,更适合应用于农用地分等工作。     

基于GA-BP神经网络的玉溪市耕地生态安全评价

【目的】尝试在BP神经网络的基础上引入遗传算法进行耕地生态安全评价,以解决BP神经网络在进行土地生态安全评价中收敛速度慢及局部极小值等局限性问题。【方法】依据玉溪市耕地现状,建立由生态压力与生态支持两个子系统组成共计18个指标的评价指标体系,利用综合指数法和基于遗传算法的BP神经网络相结合的方法,对玉溪市2001—2015年的耕地生态安全进行分析评价。同时对BP神经网络及GA-BP神经网络的评价结果进行对比分析。【结果】(1) 2001—2015年,玉溪市耕地生态安全指数由0.772 7下降到0.280 2,由较安全(II)下降到较不安全(IV)。(2) GA-BP神经网络模型较传统BP神经网络模型训练及预测误差小,收敛速度快,评价结果准确程度高。【结论】GA-BP神经网络模型可用于耕地生态安全评价,并且由于其网络性能的改进,具有较强的应用价值。     

基于信息融合的企业会计信息舞弊风险识别方法

传统的企业会计信息舞弊风险识别方法存在风险识别能力差、权重选择准确性较低问题,为此,提出一种基于信息融合的企业会计信息舞弊风险识别方法.利用K-L信息距离计算会计审计信息度量空间内概率分布,获取概率分布后的融合权重;通过先验分布方式完成审计信息融合,获取融合后的审计信息分布;使用混沌神经网络构建舞弊风险识别模型,将融合...     

应用集成BP神经网络模型预测土壤有机质空间分布

基于2014年江西省万年县测土配方施肥数据,以地理坐标、高程和坡度以及邻近样点信息作为网络的输入变量,采用集成BP神经网络模型(BPNN-Ada模型)预测土壤有机质的空间分布,并与未集成的BP神经网络模型(BPNN模型)和普通克里金模型(OK模型)进行比较。结果表明,3种模型的预测精度大小顺序为BPNNAda模型BPNN模型OK模型。集成BP神经网络模型预测精度最高,效果最好,比较符合土壤有机质地学分布规律及实际情况。BPNN-Ada模型克服了BP神经网络局部搜索能力差和易陷入全局最优的缺点,提高了BP神经网络的泛化能力。     

基于改进神经网络的大坝安全监控模型

神经网络独特的结构和强大的信息处理能力为大坝安全监控提供了有力的技术支持。针对传统神经网络存在的网络学习速度慢,容易陷入局部最优以及网络结构参数经验取值的缺陷,建立了一种新的基于改进神经网络大坝安全监控模型,在网络学习算法上采用LM算法以提高网络的收敛性能,并利用遗传算法确定神经网络结构参数。对某混凝土重力坝的实例计算表明,该模型预报精度可满足工程要求,具有良好的应用前景。     

用模糊神经网络提高洪峰预报精度的研究

在大量研究的基础上,提出了基于模糊理论的神经网络改进算法,用来提高对洪峰的预报精度。该方法在网络训练时引入模糊理论来确定网络误差修改的程度。引入的算法增大了大值输出样本和期望输出的误差,使得网络向着提高洪峰拟合精度的方向修改权重。应用表明,改进的模糊BP神经网络能够较好的反映洪水演进机理,提高了神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度,保证了洪峰预报的可靠性。     

基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法

针对目前当归产业病虫害识别方法缺失、人工提取特征存在主观因素及卷积神经网络训练需要大量数据等不足,提出1种基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法。构建当归常见病虫害数据集;选择在当归病虫害数据集中表现性能最好的ResNet50、InceptionNetV3、VGG19、DenseNet201 4个网络作为模型融合的基学习器;使用XGBoost(极度梯度提升)算法作为元学习器,得到基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别模型。结果表明,该融合模型比单个卷积神经网络模型具有更高的识别准确率,并优于其他融合方法融合的模型,对当归病虫害识别的查准率、查全率、F₁值分别达到98.33%、97.14%、97.68%。本研究提出的基于XGBoost融合方法融合的模型实现了当归常见病虫害的精确分类,对常见病害的识别准确率达到98.33%,为当归产业提供了一种有效的病虫害识别方法。     

基于遗传算法改进 BP 神经网络的遥感影像分类研究

遥感影像分类是遥感信息提取的重要手段,是目前遥感技术中的热点研究内容,有效地选择合适的分类方法是提高遥感影像分类精度的关键。BP神经网络具有收敛快和自学习、自适应性强的特点。在遥感图像分类中,BP神经网络能充分利用样本集的信息,自动建立分类模型,但由于BP神经网络的权值和阀值能直接影响BP神经网络模型的分类精度,因此该研究通过遗传算法来确定BP神经网络的最优权值和阀值,从而提高BP神经网络的分类精度。以LandsatTM遥感图像作为数据源,以长江中游一武汉市为研究地区,建立了基于BP神经网络模型的遥感分类模型和基于遗传算法改进BP神经网络模型的分类模型,对分类结果进行了定量分析。结果表明：在样本相同的情况下,基于遗传算法改进BP神经网络的遥感影像分类精度要高于BP神经网络的遥感影像分类精度。     

基于MATLAB的SOM网络的干旱聚类分析

基于自组织特征映射网络的聚类分析广泛应用于各种聚类分析领域,尝试将此网络应用于干旱特征的聚类分析,使用软件MATLAB7.1对所设计的网络进行学习和训练,经过6000次训练,最终实现了干旱类型的聚类,误差也达到精度要求,所建模型经测试,可以用于分类的预测.SOM网络可以很好地反映和提取气象样本中复杂的信息,分类效果较好,可以在干旱分类中广泛应用.     

运用布尔网络模型和贝叶斯网络模型推测基因调控网络的比较研究

基因调控网络的研究从基因之间相互作用的角度揭示复杂的生命现象,是功能基因组学研究的重要内容,也是当前生物信息学研究的前沿。布尔网络模型和贝叶斯网络模型都是研究基因调控网络的有力工具。本文分别采用布尔网络模型和贝叶斯网络模式推测基因调控网络,实验结果显示布尔网络推测出了7条正确的调控关系,而贝叶斯网络仅推测出5条正确的调控关系,在本实验中推测基因之间的调控关系正确数布尔网络模型优于贝叶斯网络模型。     

路由器组网与网络绑定协议

一个办公室或者一个小型场所,可以由一个路由器来组建一个小型网络。路由器组建网络可以由因特网服务供应商提供的一条进户线,作为路由器的WAN或者LAN的进户线,组建路由器网络的小型场所的小型网络。网络连接由拨号软件以厦软件绑定网络通讯协议所组成,不同的网络类型绑定不同的网络通讯协议。     

网络环境下的图书馆网络CIO

概述了图书馆网络CIO的概念及特点,阐述了网络环境下设立图书馆网络CIO的必要性,提出了图书馆网络CIO的主要职能及素质要求。     

走入互联网

计算机网络对于教育工作者的实际意义在于方便快捷的进行学术交流,获取和发布教学科研信息,免费得到各种正版的教学软件,进行科学调查和网上教育等。走入互联网表明了一个学校紧跟时代步伐的坚定决心和向现代化迈进的勃勃生机。     

网络农业发展探讨

论述了网络农业的作用，探讨了网络农业信息资源的分类、查询与开发等方面的问题，并提出了发展网络农业的一些措施。     

Network interventions

The term "network interventions" describes the process of using social network data to accelerate behavior change or improve organizational performance. In this Review, four strategies for network interventions are described, each of which has multiple tactical alternatives. Many of these tactics can incorporate different mathematical algorithms. Consequently, researchers have many intervention choices at their disposal. Selecting the appropriate network intervention depends on the availability and character of network data, perceived characteristics of the behavior, its existing prevalence, and the social context of the program.     

公共图书馆网络阅读与网络指导工作探索

从网络阅读与传统阅读优势相比，论述了网络阅读的特点及存在的问题，并提出了网络导读的建议。     

科研单位网络行为管理初探

伴随科研网络的迅速发展,对众多的网络用户进行更好的管理是亟待解决的问题。网络行为管理设备可以对网络用户行为进行控制和审计,解决网络内部出现的各种问题,从而使网络管理人员有效地控制网络畅通、确保网络安全,为科研网络管理提供了重要服务。以中国农业科研院特产研究所网络管理为例,介绍了部署和应用上网行为管理设备。     

一种多接口认知传感器网络体系结构

传统的单接口无线传感器网络由于同道干扰问题的存在，网络性能受到极大的限制。多接口无线网络技术是解决这一问题的有效方案。但是多接口无线传感器网络的频谱接入问题是多接口传感网大规模部署的关键一环。而认知无线电技术能够实现频谱的动态访问，即便是信道拥塞的情况仍能有效改善网络性能，并且在无线传感器网络中表现出较好的传输特性。本文提出一种基于连通支配集的多接口认知传感器网络体系结构。通过分析不难看出，提出的体系结构具有良好的扩展性和容错性能。     

高校图书馆的计算机网络安全策略研究

本文详细阐述了计算机网络技术在高校图书馆中的作用 ,同时指出了网络技术存在的安全隐患。针对网络安全的内部 外部两方面的问题 ,提出了以防火墙 ,入侵检测系统 ,反黑客病毒软件来防止来自外部的网络入侵 ;以选择高可靠系统运行平台、划分VLAN、加强图书馆内部网络和管理系统的安全设置的方式来解决系内网的安全。我校图书馆采用以上技术 ,取得了很好的效果 ,有效地保障了网络运行安全。