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61.
模糊联想记忆神经网络在土地质量评价中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
土地是一个复杂的动态系统,受到众多因素的影响,而影响因素存在很大的模糊性,应用传统的理论和方法进行评价难以得到正确结果。本文提出一种基于模糊联想记忆神经网络的土地质量评价方法,并以实例证实了该方法的简便、快速、客观和实用性。 相似文献
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[目的]研究大豆异黄酮对低压间歇缺氧大鼠学习记忆能力和脂质过氧化的影响,评价大豆异黄酮对低压间歇缺氧的保护作用。[方法]采用析因设计,设置地面和7 500 m缺氧两大组,地面和缺氧各再均分5组(对照组,雌二醇组,大豆异黄酮高、中、低剂量组),每个组随机设大鼠8只,雌雄各半;缺氧组采用小动物低压氧舱模拟7 500 m环境,间断缺氧,持续15 d,地面组正常饲养;试验期间,各组大鼠分别灌胃相应的药物,每天一次。给药结束时进行水迷宫实验,并取大鼠血清测定SOD活力和MDA含量。[结果]缺氧和给药2个因素间无交互作用;缺氧组水迷宫空间搜索实验中目标象限时间,平台停留时间较地面组短,经过平台次数较地面组少,同时缺氧组SOD活力较地面组增高,MDA含量较地面组增加;缺氧组给予雌二醇和不同剂量的大豆异黄酮可不同程度地提高SOD活力,降低MDA含量。[结论]低压间歇缺氧加速了大鼠体内酯质过氧化,损害了大鼠的学习记忆能力,而大豆异黄酮能改善缺氧大鼠的脂质过氧化水平,提高学习记忆能力,对低压间歇缺氧具有一定的保护作用。 相似文献
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为更好的预测山区风向,分别使用自回归滑动平均模型(Auto-Regressive Moving Average Model,ARMA)、极端梯度提升算法(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)和长短期记忆网络(Long Short Memory Network,LSTM)对山区4个气象站的风向时间观测序列进行预测,比较三种算法的优劣。针对风向独特的性质,结合传统气象学知识,探索了一种风向的预测方法:引入风速序列,将风速、风向拆分为U、V风,对其分别进行预测,进而将结果合成,使用设定的风向评分检验结果。对比结果表明:1)XGBoost获得了最高的评分;2)使用双时间序列预测风向相比单序列效果更好。 相似文献
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运用定量研究的方法,调查了大学二年级学生英语学习中记忆策略的使用情况和记忆策略使用与学习成绩的相关性。研究结果对英语教学有一定启示。 相似文献
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阐述了基于FM3116的便携式数据采集器的工作原理,温湿度采集电路、数据存储电路、通信接口电路、辅助电路等硬件设计及软件设计。 相似文献
69.
水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的意义。本研究在长短时记忆网络(LSTM)模型的基础上,优化LSTM反向传播时的损失函数,提出了提高低溶解氧含量估算精度的溶解氧预测模型(LDO-LSTM)。LDO-LSTM的损失函数是在平均绝对百分比误差(MAPE)基础上,根据溶解氧值的变化趋势和溶解氧浓度大小,分别赋予不同权值的权重函数,并通过均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)来评估LDO-LSTM和LSTM在不同范围的溶解氧估算能力。对模型的测试试验结果表明:在溶解氧高于6mg/L时,LDO-LSTM和LSTM的RMSE、MAPE差值稳定在0.1左右;在溶解氧低于6mg/L时,LDO-LSTM的RMSE值和MAPE值分别比LSTM低0.25和0.139,说明了LDO-LSTM网络不但可以保证整体溶氧预测精度,而且能够提高较低溶解氧值的估算精度。本研究对于降低水产养殖成本、提高溶解氧估算精度有着重要的作用。 相似文献
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