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基于人工神经网络技术的木材材质检测研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
目前,人工神经网络已经在各行各业得到广泛应用。在林业中,人工神经网络也被运用在森林资源与生态、森林防火、树木生长、树木外观等方面,在木材材质的预测和分类等方面也有了部分应用。文章论述了人工神经网络的基本原理,总结了人工神经网络在木材材质测试中的应用,介绍了人工神经网络在木材本身的特性和缺陷分类方面的应用,并对人工神经网络在木材材质的应用前景和方向给出了建议。 相似文献
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人工神经网络在林业中的应用现状与趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
通过概述人工神经网络的概念和常用模型,对人工神经网络在林业资源管理和动态监测、森林植被和立地分类与识别、森林灾害预防和森林生态系统评价中的应用现状进行综述,并对人工神经网络技术在林业中的应用趋势进行探讨. 相似文献
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作为一种人工智能形式,人工神经网络具有自适应性、并行处理能力和非线性处理优点,广泛用于肿瘤早期检测和诊断。介绍了人工神经网络的工作原理和特点,综述了人工神经网络在消化道肿瘤检测和诊断中的应用研究进展,并就其发展作出评述。 相似文献
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介绍了人工神经网络(ANN)的主要特点及误差反向传播网络(BP)的工作原理。综述了人工神经网络在植物病虫害的诊断、虫害和病害流行预测等方面的应用研究进展,并讨论了提高人工神经网络预测精度应注意的问题。 相似文献
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综述了人工神经网络技术在农产品干燥领域的应用现状,包括人工神经网络在参数预测、在线预测、智能预测控制、模型预测、结果预测、仿真检验中的应用。并对这项技术的应用做了进一步展望。 相似文献
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人工神经网络在CAD中应用的现状与方法研究 总被引：3，自引：1，他引：3
在论述人工神经网络理论研究进展，分析人工神经网络模型的特点和性质的基础上，探讨了人工神经网络模型在现代CAD技术中的应用研究现状与发展趋势；阐述了人工神经网络在优化设计中的算法和在CAD专家系统中的应用方法，以及自由曲面神经网络建模方法和特征识别与提取方法。 相似文献
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基于BP神经网络的河川年径流量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
运用人工神经网络模型对松花江流域年径流量径流序列做出预报,表明了人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。通过对基本BP网络算法和L-M算法的比较工作,得到了适合该神经网络模型的训练算法,既L-M算法,提高了预报的精度。以松花江流域哈尔滨站年径流量实测序列为研究对象,在数值试验的基础上找到了适合于松花江流域哈尔滨站年径流序列预报的人工神经网络预报模型结构,提高了该模型的预报准确性。 相似文献
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人工神经网络方法可对农产品进行客观、准确、快速、全面的检测分级,显示了巨大的潜力,并正以很快的速度与生产实际相结合。本文对人工神经网络方法在彩色图像分割和边缘检测、农产品品质检测(果实颜色识别、果形识别、分级)、农产品品质及其变化预测等领域的应用进行了介绍。 相似文献
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环棱螺育种时,往往会出现部分个体体质量数据缺失的情况。为尽可能利用育种性能优异的所有个体的信息,采用人工神经网络对来自5个地理群体（阳澄湖、江阴、官莲湖、洪湖和仙桃）的784个环棱螺的4个形态学指标（包括壳高、壳宽、壳口高和壳口宽）和体质量数据进行训练,再使用太湖群体的261个环棱螺的相应数据进行人工神经网络模型测试,建立了用于环棱螺体质量缺失值预测的人工神经网络模型,利用该人工神经网络模型对微山湖群体的201个环棱螺缺失的体质量进行预测,并比较该方法与另外2种缺失值预测方法（即预测均数匹配法和随机森林预测法）的决定系数。结果显示,研究构建的人工神经网络模型对环棱螺体质量缺失值预测的决定系数为0.96,明显高于预测均数匹配法（0.87）和随机森林预测法（0.85）的决定系数。以上结果表明,本研究建立的人工神经网络模型可以用于环棱螺体质量缺失值的预测。 相似文献
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人工神经网络技术在机械故障诊断中的应用探讨 总被引：8，自引：0，他引：8
阐述了人工神经网络模型的一般结构和算法，并设计了机械故障诊断神经网络的模型和学习过程。通过对集材-50拖拉机变速箱的实验诊断和测试，结果表明人工神经网络技术可以快速、准确地诊断出机械故障类型。 相似文献
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阿尔泰山作为干旱区典型的山地系统,其土壤温度的日、月、季节和年际动态及其影响因素研究,是深入理解干旱区山地森林生态系统能量循环过程的关键所在。基于阿尔泰山森林生态站2014年11月-2019年7月的气象因子和土壤温度数据,应用相关分析、回归分析和BP人工神经网络分析了阿尔泰山5、10、20 cm和30 cm深度土壤温度的动态变化及其对气象因子的响应,同时,应用多元线性回归和BP人工神经网络对土壤的温度进行了模拟。结果表明:1）近5 a各层土壤温度月均值年际变化一致,最低最高温度和日较差最大值均出现在20 cm,仅30 cm土壤温度的月变化出现自表层至深层滞后现象,年内月较差最大值出现在30 cm深度;各土壤层温度在春夏秋季变化较大,冬季变化较小;2）空气温度、气压和太阳辐射等与土壤温度的相关性达到极显著水平,其中与空气温度的相关性最强;3）回归模型和BP人工神经网络对20 cm土壤层的模拟结果最好,且BP人工神经网络模型的性能总体上优于回归模型。 相似文献
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近红外光谱法对食用植物油品种的快速鉴别 总被引：1，自引：1，他引：0
以食用植物油为研究对象,建立了一种用近红外光谱技术鉴别食用植物油品种的方法。分别采用系统聚类法、主成分分析法、BP人工神经网络法进行了4个常用品种食用植物油的鉴别研究。结果表明,系统聚类法和主成分分析法均只能鉴别出4种植物油中的大豆油和花生油,不能识别玉米油和芝麻油,鉴别率仅为31.2%;利用BP人工神经网络法将60个校正集样品的11个主成分数据作为BP网络输入变量,建立的3层BP人工神经网络鉴别模型对4种植物油品种的鉴别效果最优,鉴别率为100%,表明BP人工神经网络法具有很好的分类和鉴别常用食用植物油品种的效果。 相似文献