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自压式树状管网的两级优化设计模型与神经优化设计 总被引:4,自引:0,他引:4
建立了自压式树状管网两级优化设计模型,并用人工神经网络法实现树状管网非线性规划模型的快速求解。采用的人工神经网络技术的两级优化设计模型在适用范围、求解速度和获得最优解能力上,均优于单一的非线性规划模型和线性规划模型,是实现树状管网全局优化设计的一条新途径。 相似文献
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人工神经网络在我国水科学中的应用与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
简要介绍了人工神经网络的发展、结构与特点;从预测预报、评价、水灾害防治、水资源配置与管理决策4方面,综合评述了人工神经网络在我国水科学中的应用,并就人工神经网络今后在我国水科学中的应用与研究做了展望。 相似文献
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BP神经网络在焉耆盆地农田排水量 总被引:1,自引:1,他引:1
利用BP神经网络技术对焉耆盆地农田排水量进行预测。利用灰色关联度分析确定了排水量与各影响因素的关系,选取了对排水量影响最大的5个因素作为BP网络的输入,利用均匀设计方法,确定了最优的神经网络结构。估算结果表明利用BP神经网络可以准确的估算农田排水量,最大相对误差仅为-2.45%。 相似文献
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基于人工智能的木材缺陷检测研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
木材缺陷检测是木制品加工前的重要步骤,为了提高检测效率和经济效益,木材缺陷检测也从传统的人工方法向智能化方向转变。随着计算机技术的不断提高,人工智能得到快速发展,人工智能在木材缺陷检测中的应用也进一步增加。目前,人工智能主要通过机器学习、人工神经网络、深度学习等算法实现对木材缺陷的预处理和检测。文中阐述部分常用人工智能算法在木材缺陷检测中的应用,包括相关算法的原理、特点;综合分析算法优缺点,并对人工智能技术在木材缺陷检测中的研究进行了展望。 相似文献
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遗传神经网络在温室黄瓜霜霉病预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在神经网络结构的优化、连续权重的训练中采用遗传算法的方法对日光温室黄瓜霜霉病进行预测,并对其发生程度进行了拟合,计算值与实际值接近,表明该模型具有良好的预测效果。 相似文献
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《农业环境科学学报》2007,(14)
定量构效关系(QSAR)对药物设计和新药研制、环境毒物的毒性评价与预测有着显著的作用,本文简单介绍了几种QSAR建模方法:多元线性回归(MLR)、主成分分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),并对这几种不同的建模方法在实际中的应用进行举例。可以看出PLS和ANNS是优秀的建模方法,预测能力强, SVM通过结构风险最小化原则建模,有效将期望风险降至最低,模型预测力得到显著提高,在环境毒物评价中具有广阔的应用前景。 相似文献
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