基于LM算法的BP神经网络的电力负荷短期预测

清代书院课艺总集多为连续出版物，或具有连续出版物的刊行初衷。刊期短则一季，多则一年或数年。经费充足与否，会影响刊期。发表周期多为一年至五年，也有十余年的。用稿率以10%~20%居多，偶见“关系稿”。时文的用稿标准是“清真雅正”。题目多为官师所拟。一般全文刊登，也偶有“论点摘编”。多经润色，并附录评点。有的以袖珍本刊行，有的宣称“翻刻必究”，标出定价，附载广告。稿费已在膏火费中预支，优秀作品可被转载。从本质属性和诸多要素来看，书院课艺总集实开今日“大学学报”、“学术集刊”之先河。     

Research and Design of Simulative System of Elevators Based on Java

设计了控制电梯运行的调度算法；其次，采用面向对象语言编写程序模拟电梯运行，其中使用双缓冲技术来解决电梯图片在刷新过程中出现的闪烁现象；最后，测试该系统的正确性和合理性。     

浅淡森林抚育间伐作业中存在的问题与建议—以白龙江为例

在森林培育时,森林的抚育间伐是很重要的,通过抚育间伐可以在很大程度上提高森林的培育效率,对于林业的发展有着很好的推动作用,以白龙江为例阐述了白龙江林区抚育现状以及在抚育间伐过程中存在一些问题。因此,为了加强森林的培育,森林的抚育间伐措施应科学合理。基于此,分析森林抚育间伐过程中遇到的问题及采取的相应措施。     

改进RBF神经网络在我国大豆价格预测中的应用研究

我国大豆价格受国内外多种因素共同影响,具有非线性、随机性和高噪音等特点,采用传统数学模型进行预测,不仅分析难度大,预测误差也很大。RBF神经网络以其优良的逼近性能而被广泛应用于非线性时间序列预测之中。本文提出一种基于遗传算法优化RBF神经网络的我国大豆价格预测模型,该模型为多维输入单维输出的多变量预测模型,模型的初始输入由大豆价格的历史数据和相关影响因素数据组成。采用遗传算法对RBF神经网络输入层节点数、基函数中心、扩展常数和输出层权值进行优化,模型可以从初始输入变量中自主选择最合适的输入变量组合作为模型的输入。采用2009-2014年的大豆价格数据进行预测研究,用2009-2013年的数据作为训练集,2014年的数据作为测试集,改进RBF神经网络通过自主识别和选取中国大豆进口量、中国消费者信心指数和进口大豆到港分销价格3个因素作为相关影响因素的输入。结果表明:模型预测精度较高、泛化能力较强,能够很好捕捉大豆价格变化规律,可为大豆市场价格的准确预报提供参考借鉴。     

广东郁南51年生灰木莲生长研究

研究以广东省郁南林场大东坑工区内 51 年生灰木莲 Manglietia conifera 为研究对象，对灰木莲树高、胸径、材积、树干通直度、侧枝生长习性等指标进行调查和分析。结果表明：51 年生灰木莲生长良好，胸径平均为 44.28 cm，最大为 79.60 cm，树高平均为 20.79 m，最高为 27.00 m，单株材积平均为 1.48 m3，最高为 3.65 m3。可见，灰木莲引种在广东郁南适应性强，能够生长良好，具有生长速度快，树干通直，自然整枝好等特点，是该地区可以推广种植和培育大径材的优良树种。     

森林工程专业的机器人技术基础课程改革研究

机器人技术基础是东北林业大学工程技术学院森林工程专业的选修课,是机械、电子、控制、检测、通信和计算机相关知识的有机融合。笔者结合森林工程专业的办学定位,分析该课程在森林工程教学中的作用和现状,从教学内容、教学方法、课程学习评价等方面,提出了机器人技术基础的课程改革办法。这些改革办法的实施不仅培养了学生分析问题、解决问题的能力,还适应了社会发展对复合型人才的需求,也提高了整个课程的教学效果和教学质量。     

伊春森林生态旅游产业对本地经济发展的贡献分析

结合伊春2001~2012年的旅游收入和国民生产总值,从直接经济贡献和间接经济贡献两个角度并利用一元线性回归模型分析了伊春森林生态旅游产业对经济发展的贡献。从显性角度分析得出森林生态旅游产业已经成为伊春的战略性支柱产业;从隐性角度分析表明伊春每l元的旅游收入能够导致伊春GDP增长约为4.273元人民币,而且发展呈上升的趋势。     

基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测*

针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F₁为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F₁值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。     

广西东门林场森林资源现状和可持续发展策略

根据广西东门林场2009年森林资源二类调查的结果,分析东门林场森林资源现状、特点及存在的问题,并提出东门林场森林资源可持续发展的策略。     

黑龙江省汤原县团结林场森林资源调查情况分析

从3个方面分别介绍了黑龙江省汤原县林业局所属的团结林场的自然、资源及经济情况。