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221.
针对以往BP神经网络收敛速度慢及易陷于局部极小值等问题,引入粒子群算法优化BP网络的权值和阈值,建立PSO-BP神经网络,预测参考作物蒸腾量ET0。以西安地区的相关资料为基础,设计9种影响因子组合方案,利用PSO-BP网络模型进行ET0的预测,结果表明,该模型运算速度快,预测精度较高;对比分析9种方案的预测结果发现,方案7为最优,该方案只需选用平均温度、平均相对湿度、风速和日照时数四项影响因子,即可获得较高精度的参考作物蒸腾量预测值。 相似文献
222.
车辆半主动悬架粒子群模糊混合控制策略 总被引:5,自引:0,他引:5
在Matlab中建立4自由度1/2半主动悬架车辆模型后,构建模糊混合控制器,利用粒子群优化算法对模糊混合控制器的隶属度函数和模糊控制规则同时进行优化,开发了粒子群模糊混合控制策略。为了有效验证所提出的控制策略,在搭建的车辆半主动悬架系统控制策略硬件在环仿真试验平台上进行了粒子群模糊混合控制策略的半实物仿真试验。硬件在环仿真试验结果表明,粒子群模糊混合控制策略明显优于传统模糊控制策略,能有效地提高半主动悬架系统的综合性能,并且在不同路面输入激励下均能取得较好的控制效果。 相似文献
223.
224.
225.
针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群养猪计数模型。通过优化模型结构来减少计算资源的消耗与占用。将科大讯飞给出的猪只计数的公开数据集划分为猪只分割数据集和猪只盘点测试集,利用猪只分割数据集获得较好的分割模型,然后在猪只盘点测试集中测试盘点准确率,实现猪群分割和猪只计数。实验结果表明,本文提出的高密度猪只计数模型的分割准确率达到96.7%,且模型内存占用量为256 MB,为改进前的2/3,实现了遮挡、粘连和重叠情况下的猪只个体高准确率分割。在含有500幅猪只图像计数测试集中,模型计算猪只数量误差为0时的图像数量为207幅,较改进前提高26%。模型计算猪只数量误差小于2头猪的图像数量占测试图像总数量的97.2%。模型计算猪只数量误差大于3头猪的图像数量占总体图像数量比例仅为1%。最后,对比基于YOLO v5的群养猪计数方法,本文模型具有更优的分割效果和计数准确率,验证了本文方法对群养猪只计数的有效性。因... 相似文献
226.
简述从20世纪80年代以来我国玉米主产区杂交种利用和更替,以及这些杂交种的杂种优势群划分及其演变。目前国内主导杂种优势群是改良Reid(包括PA)、黄改、Reid(包括BSSS)和Lancaster,曾经发挥重要作用的旅大红骨、PB和Iodent群多用于主导群的种质扩增,新划分的X群,与改良Reid和Reid亲缘较近。过去40年我国种质改良方法主要是重组剩余基因,新基因发生方面探索较少,提出建立重要杂种优势群基因池,人工隔离自然进化,从突变源头获取新基因,实现种质进化。 相似文献
227.
针对基本粒子群算法在处理高维复杂问题时易陷入局部极值点的不足,提出自适应随机惯性权的粒子群优化算法,并基于此算法建立起洪水过程的放大模型。在进化过程中,为粒子群中的各个粒子随机选取惯性权值,并随进化代数自适应地调整随机惯性权值的概率分布,提高了算法全局寻优的性能。实例表明:该模型不但可以有效保持典型洪水的模式,避免手工修均的任意性,而且可以很好地满足洪峰洪量的约束要求,有较高的精度。 相似文献
228.
采用石灰和有效微生物群(Effective Microoganisms,EM)处理改善了大兴安岭森林生态系统土壤微酸性环境和较低的微生物活性特征,于2003~2005年采用网袋分解法,揭示土壤动物群落多样性特征,为土壤动物生态地理研究和森林生态系统管理提供科学依据。研究表明,分解袋内土壤动物多样性对石灰和EM处理的响应表现出以下特征:(1)处理样地土壤动物个体数增加但类群数减少,其中螨类和弹尾类增加明显。(2)石灰和EM处理降低了土壤动物群落的多样性,对应分析表明石灰样地与其他样地有所差异。(3)各样地不同网孔分解袋中土壤动物类群数表现为大孔>中孔>小孔,而个体数基本上为中孔>大孔>小孔,是由于网袋内中小型土壤动物占优势而大型土壤动物数量较少引起的。(4)土壤动物类群数、个体数和多样性指数在针叶和阔叶网袋中响应特征不同,但彼此间没有显著差异。 相似文献
229.
再论渗流计算的割离井法及其微机实现 总被引:7,自引:0,他引:7
论述了非承压井渗流计算的“割离井法”及其微机实现,包括编制软件的数学基础,软件系统的设计与使用本方法不仅可用于计算井的出水量,水位变化,还可能设计井群,预报动态,评价资源,推求水文地质参数。 相似文献
230.