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82.
为了探索BP网络的参数调整特性,进行了参数α、β的选取对BP算法的收敛速度和模型的稳定性的影响研究。通过BP网络用于气象预测建模的参数调整个例分析表明:参数α、β的取值对BP模型的稳定性无显著影响,但参数值的调整尤其是β值的调整对建模的收敛速度有明显的影响。 相似文献
83.
基于人工神经网络的赤潮卫星遥感方法研究 总被引:8,自引:1,他引:8
根据赤潮的卫星遥感探测机理,应用人工神经网络技术,建立和利用NOAA AVHRR可见光和热红外波段遥感数据的BP神经网络赤潮信息提取模型。应用实例显示。基于该人工神经网络方法可以提取赤潮发生地点和范围等信息,赤潮探测正确率达到78.5%。研究结果表明,应用人工神经网络方法提取赤潮信息是可行的。本文中建立的BP赤潮信息提取模型适当修改后可移植应用于其它传感器遥感数据进行赤潮信息提取。 相似文献
84.
85.
Ecosystem health assessment of Honghu Lake Wetland of China using artificial neural network approach 总被引:3,自引:0,他引:3
Minghao Mo Xuelei Wang Houjian Wu Shuming Cai Xiaoyang Zhang Huiliang Wang 《中国地理科学(英文版)》2009,19(4):349-356
Honghu Lake, located in the southeast of Hubei Province, China, has suffered a severe disturbance during the past few decades.
To restore the ecosystem, the Honghu Lake Wetland Protection and Restoration Demonstration Project (HLWPRDP) has been implemented
since 2004. A back propagation (BP) artificial neural network (ANN) approach was applied to evaluatinig the ecosystem health
of the Honghu Lake wetland. And the effectiveness of the HLWPRDP was also assessed by comparing the ecosystem health before
and after the project. Particularly, 12 ecosystem health indices were used as evaluation parameters to establish a set of
three-layer BP ANNs. The output is one layer of ecosystem health index. After training and testing the BP ANNs, an optimal
model of BP ANNs was selected to assess the ecosystem health of the Honghu Lake wetland. The result indicates that four stages
can be identified based on the change of the ecosystem health from 1990 to 2008 and the ecosystem health index ranges from
morbidity before the implementation of HLWPRDP (in 2002) to middle health after the implementation of the HLWPRDP (in 2005).
It demonstrates that the HLWPRDP is effective and the BP ANN could be used as a tool for the assessment of ecosystem health. 相似文献
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With trends indicating increase in temperature and decrease in winter precipitation, a significant negative trend in snow-covered areas has been identified in the last decade in the Himalayas. This requires a quantitative analysis of the snow cover in the higher Himalayas. In this study, a nonlinear autoregressive exogenous model, an artificial neural network (ANN), was deployed to predict the snow cover in the Kaligandaki river basin for the next 30 years. Observed climatic data, and snow covered area was used to train and test the model that captures the gross features of snow under the current climate scenario. The range of the likely effects of climate change on seasonal snow was assessed in the Himalayas using downscaled temperature and precipitation change projection from - HadCM3, a global circulation model to project future climate scenario, under the AIB emission scenario, which describes a future world of very rapid economic growth with balance use between fossil and non-fossil energy sources. The results show that there is a reduction of 9% to 46% of snow cover in different elevation zones during the considered time period, i.e., 2Oll to 2040. The 4700 m to 52oo m elevation zone is the most affected area and the area higher than 5200 m is the least affected. Overall, however, it is clear from the analysis that seasonal snow in the Kaligandaki basin is likely to be subject to substantialchanges due to the impact of climate change. 相似文献
87.
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文章利用20世纪90年代初期、中期和末期全国1:100000土地利用动态变化数据提取城镇用地动态变化数据,利用单元自动机和人工神经网络模型对全国城镇用地进行了区划.在此基础上,研究了90年代两个阶段中国城镇用地时空格局.研究表明:90年代前5年东部沿海地区受经济高速发展和开放政策的影响,城镇用地扩展迅速,中西部地区城镇用地扩展较慢;90年代后5年国家加大了耕地资源保护力度,在政府宏观调控政策和耕地资源保护条例的影响下,东部沿海地区城镇用地扩展大幅回落,中部地区城镇扩展也有较大幅度回落,西部地区随着经济发展加快,城镇用地扩展回落较小. 相似文献
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应用前馈人工神经网络对广域单调的两组样本进行了模拟反演,引入单调前馈网络的概念对其权值和阈值定解问题和泛化能力进行了较诉研究。表明前馈人工神经网络是一个表达形式简单的复杂系统,其单调特征是隐性的,而且训练网络的成熟性对样本数量和样本内在规律性有一定依赖。强调了前馈人工神经网络的应用效果,指出单调与复合问题还需进一步深入研究。 相似文献
90.
人工神经网络在色彩变换中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了一种针对数字彩色硬拷贝的输出设备,建立了由CIE色度值到设备控制值色彩变换的神经网络方法。基于蒙版方程的颜色传递机理,由色度密度变量实现色彩变换。结果表明,该色彩变换对各种色调均有较明显的校正作用,且保持了高饱和色的饱和度。 相似文献