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缺陷检测技术的发展与应用研究综述 被引量:95
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作者 李少波 杨静 +2 位作者 王铮 朱书德 杨观赐 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2319-2336,共18页
为满足智能制造企业对产品质量检测的需求,服务制造企业生产管理,对缺陷检测技术的研究现状、典型方法和应用进行梳理.首先总结了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的优缺点;对... 为满足智能制造企业对产品质量检测的需求,服务制造企业生产管理,对缺陷检测技术的研究现状、典型方法和应用进行梳理.首先总结了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的优缺点;对比分析了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉检测的主流缺陷检测技术和基于深度学习的缺陷检测技术的研究现状;然后,梳理了缺陷检测技术在电子元器件、管道、焊接件、机械零件和质量控制中的典型应用;最后,对缺陷检测技术的研究情况进行了总结和展望,指出该研究领域亟需解决的问题和未来发展的方向,并从高精度、高定位、快速检测、小目标、复杂背景、被遮挡物体检测、物体关联关系等几个方面总结近年来发表在ICCV(International Conference on Computer Vision)和CVPR(International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)等知名国际会议上相关论文的核心思想和源代码,为缺陷检测技术的进一步发展提供理论和应用上的借鉴与参考. 展开更多
关键词 缺陷检测 缺陷分类 故障预测 深度学习
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基于功效系数法的岩爆烈度分级预测研究 被引量:73
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作者 王迎超 尚岳全 +1 位作者 孙红月 严细水 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期529-534,共6页
岩爆是高地应力区岩质隧道施工过程中经常发生的工程地质灾害,对其发生的可能性及其烈度分级预测一直是隧道工程世界性难题之一。基于功效系数法的基本原理,在综合考虑岩爆的关键影响因素基础上,选取σθ/σc、σc/σt、Wet和Is作为评... 岩爆是高地应力区岩质隧道施工过程中经常发生的工程地质灾害,对其发生的可能性及其烈度分级预测一直是隧道工程世界性难题之一。基于功效系数法的基本原理,在综合考虑岩爆的关键影响因素基础上,选取σθ/σc、σc/σt、Wet和Is作为评价因子,建立了一种新的岩爆烈度分级预测模型。利用国内外典型岩爆工程实例对所建模型进行检验,判别结果与实际岩爆等级相符,且与集对分析法和可拓方法判别结果基本一致,表明运用功效系数法对岩爆烈度进行预测是合理的、可行的。再运用功效系数法对苍岭隧道岩爆危险性进行判别,预测结果与实际情况一致,说明基于功效系数原理的岩爆预测新方法具有较高的准确性和可靠性,且简单、易懂、可操作性强,具有良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 隧道工程 岩爆 功效系数法 分级预测 影响因素
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波形分类技术在隐蔽油藏预测中的应用 被引量:52
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作者 赵力民 郎晓玲 +1 位作者 金凤鸣 曹兰柱 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期53-55,共3页
在现代油气勘探中 ,利用各种地震信息进行油气预测是地质家们一直探索的问题 ,尤其是近几年 ,随着地震勘探技术的不断发展 ,利用与地层构造、岩性圈闭或储集层有关的地震信息寻找孤立砂岩体、河道砂体、沙坝等以及判断含油性已成为提高... 在现代油气勘探中 ,利用各种地震信息进行油气预测是地质家们一直探索的问题 ,尤其是近几年 ,随着地震勘探技术的不断发展 ,利用与地层构造、岩性圈闭或储集层有关的地震信息寻找孤立砂岩体、河道砂体、沙坝等以及判断含油性已成为提高油气勘探成功率的重要手段之一。波形分类技术充分利用了地震资料信息丰富的特点 ,采用神经网络算法对地震道波形特征进行分类 ,细致刻画地震信号的横向变化 ,从而得到反映储集层特征的地震相图 ,用于砂体及隐蔽岩性油藏分布范围的预测。应用波形分类方法对冀中坳陷大王庄隐蔽油藏进行了储集层预测 ,并实施钻探了Lu10 5等 3口井均获得成功 ,取得较好的应用效果。图 3参 展开更多
关键词 隐蔽油藏 预测 波形分类技术 原理 工作流程 应用
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中国海相页岩岩相精细划分及测井预测:以四川盆地南部威远地区龙马溪组为例 被引量:55
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作者 蒋裕强 宋益滔 +5 位作者 漆麟 陈雷 陶艳忠 甘辉 吴佩津 叶子亿 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期107-118,共12页
开展海相页岩岩相精细划分及预测研究对页岩气勘探开发层位选择具有重要意义。本文基于页岩储层品质及压裂品质两个要素,提出以TOC含量、矿物组成为基础的"两步法"页岩岩相划分方案。在岩心观察描述的基础上,利用岩石薄片分析... 开展海相页岩岩相精细划分及预测研究对页岩气勘探开发层位选择具有重要意义。本文基于页岩储层品质及压裂品质两个要素,提出以TOC含量、矿物组成为基础的"两步法"页岩岩相划分方案。在岩心观察描述的基础上,利用岩石薄片分析、X全岩衍射分析及TOC含量测量等资料,以川南威远地区龙马溪组页岩为例,开展了页岩岩相划分,分析了不同岩相的属性差异。结合测井资料,根据概率神经网络原理,建立了页岩岩相预测模型,开展了该地区单井岩相预测,揭示了威远地区龙马溪组页岩岩相组合及分布特征:(1)威远地区龙马溪组发育11种岩相类型,其中5种富有机质页岩岩相,6种贫有机质岩相;(2)富有机质硅质页岩相、富有机质碳酸盐质-硅质页岩相及富有机质硅质-碳酸盐质页岩相因具有高TOC含量和高脆性特征,保证了页岩良好的生气能力及可压裂性,为最有利岩相类型;(3)有利岩相组合主要分布在龙马溪组底部,平面上自威远地区北西向南东方向,组合厚度增大,组合类型变化。北西部W1井,以富有机质硅质页岩岩相与富有机质碳酸盐质-硅质页岩相组合为主,厚20m;往南东至W2井,以富有机质硅质页岩相、富有机质碳酸盐质-硅质页岩相、富有机质硅质-碳酸盐质页岩相夹薄层状富有机质黏土质页岩相为主,厚30m;至南东部W4井,为富有机质硅质页岩相、富有机质碳酸盐质-硅质页岩相、富有机质硅质-碳酸盐质页岩相夹厚层状富有机质黏土质页岩相组合,厚35m。 展开更多
关键词 龙马溪组 页岩 岩相划分 岩相预测 威远地区
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波形分类技术在川东生物礁气藏预测中的应用 被引量:43
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作者 殷积峰 李军 +2 位作者 谢芬 程炎 李登华 《石油物探》 EI CSCD 2007年第1期53-57,73,共6页
川东地区生物礁主要发育于上二叠统的长兴组,是勘探高产油气藏的理想目标,但由于地质特点的多样性和复杂性,对生物礁的地震预测难度很大。为此,探讨了波形分类技术的原理、波形分类的关键参数及神经网络波形分类的处理流程和关键环节,... 川东地区生物礁主要发育于上二叠统的长兴组,是勘探高产油气藏的理想目标,但由于地质特点的多样性和复杂性,对生物礁的地震预测难度很大。为此,探讨了波形分类技术的原理、波形分类的关键参数及神经网络波形分类的处理流程和关键环节,总结了生物礁的特殊地震反射特征,运用神经网络波形分类技术对川东地区三维地震资料进行了波形分类。根据波形分类结果划分的3个地震相带与前人研究的区域沉积相带,即海槽相、陆棚边缘相和碳酸盐岩台地相,有非常好的对应关系,划分出的沉积相带边界更加准确;在陆棚边缘相(生物礁有利发育相带)内准确地预测了生物礁的分布范围。 展开更多
关键词 波形分类 生物礁 陆棚边缘相 储层预测
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基于熵权-理想点法的岩爆烈度预测模型及其应用 被引量:49
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作者 王迎超 尚岳全 +1 位作者 孙红月 严细水 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期218-221,共4页
基于理想点法的基本原理,在综合考虑岩爆主要影响因素的基础上,选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值、岩石单轴抗压与抗拉强度的比值和岩石弹性能量指数作为评判指标,通过信息熵理论确定各指标的权重系数,建立岩爆发生和烈度... 基于理想点法的基本原理,在综合考虑岩爆主要影响因素的基础上,选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值、岩石单轴抗压与抗拉强度的比值和岩石弹性能量指数作为评判指标,通过信息熵理论确定各指标的权重系数,建立岩爆发生和烈度分级预测模型。最后,将其应用于苍岭隧道的岩爆等级判别中。研究表明,预测结果与实际岩爆情况相吻合,运用熵权-理想点法进行岩爆烈度分级预测是可行的。 展开更多
关键词 熵权 理想点法 岩爆 分级预测 贴近度 隧道工程
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樟树5种化学类型叶片转录组分析 被引量:47
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作者 江香梅 伍艳芳 +2 位作者 肖复明 熊振宇 徐海宁 《遗传》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期58-68,共11页
樟树(Cinnamomum camphora)是樟科植物的一个代表种,具有材用、药用、香料、油用和生态环境建设等多种用途。叶精油中富含利用价值极高的樟脑、芳樟醇、1,8-桉叶油素、异-橙花叔醇和右旋龙脑等萜类化合物。依据叶精油中主要成分的种类... 樟树(Cinnamomum camphora)是樟科植物的一个代表种,具有材用、药用、香料、油用和生态环境建设等多种用途。叶精油中富含利用价值极高的樟脑、芳樟醇、1,8-桉叶油素、异-橙花叔醇和右旋龙脑等萜类化合物。依据叶精油中主要成分的种类和含量,可将樟树划分为脑樟、芳樟、油樟、异樟、龙脑樟5种化学类型。文章采用Illumina HiSeq?2000高通量测序技术,对5种化学类型叶片转录组进行测序,对测序得到的所有Unigene进行GO(Gene Ontology)、COG(Clusters of Orthologous Groups)和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)分类,给出功能注释和Pathway注释,并预测Unigene蛋白编码区(Coding sequence,CDS)。De novo组装共获得156 278个Unigene,序列平均长度584 bp,N50(覆盖50%所有核苷酸的最大Unigene长度)为1 023bp。通过与其他核酸、蛋白数据库的Blast搜索比对,共有55 955条Unigene获得了基因注释,占所有Unigene的35.80%。其中,有24 717条Unigene得到GO注释,有21 806条Unigene得到COG注释。KEGG pathways分析结果表明,共有3 350条基因(10.19%)注释到次生代谢生物合成途径,其中参与单萜、二萜、倍半萜和萜类骨架合成的Unigene有424个。在单萜合成的代谢通路中,有9条Unigene可能编码芳樟醇合成酶基因,且表达分析结果显示,芳樟醇合成酶基因在芳樟化学类型中优势表达,在油樟化学类型中表达水平较低。这些注释信息的完成为樟树功能基因及相关候选基因的发掘提供了基础数据和重要依据。 展开更多
关键词 樟树 RNA-SEQ 基因注释 功能分类 CDS预测
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构造裂缝类型划分与预测 被引量:44
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作者 秦启荣 苏培东 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期33-36,共4页
通过对四川盆地东部大量地面裂缝的调查研究,结合川中地下岩心裂缝观测结果的验证,探讨了地面裂缝与地下裂缝的关系,提出了一套以预测为目的的构造成因裂缝类型划分方案。该分类方案将构造裂缝分为区域型、局部型以及复合型构造裂缝3大... 通过对四川盆地东部大量地面裂缝的调查研究,结合川中地下岩心裂缝观测结果的验证,探讨了地面裂缝与地下裂缝的关系,提出了一套以预测为目的的构造成因裂缝类型划分方案。该分类方案将构造裂缝分为区域型、局部型以及复合型构造裂缝3大类型,其中区域性裂缝可进一步细分为伴生构造缝和派生构造缝,复合裂缝也可分为重张裂缝和追踪张裂缝。进而阐述了各种裂缝的形成方式、与构造运动的时间关系、空间分布关系及可能的方位和产状等具体特征,可为地下裂缝的预测提供依据。 展开更多
关键词 构造 裂缝(岩石) 类型 划分 特征 预测 四川盆地
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沈阳市PM_(2.5)浓度ARIMA-SVM组合预测研究 被引量:43
9
作者 宋国君 国潇丹 +1 位作者 杨啸 刘帅 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第11期4031-4039,共9页
首先利用回归树分类方法,对采暖期与非采暖期各日进行气象类型划分,识别出易造成重污染天气的气象类型.其次分别在各气象类型内,以污染源排放量为自变量,利用差分自回归滑动平均与支持向量机(ARIMA+SVM)组合方法建立起PM_(2.5)浓度日均... 首先利用回归树分类方法,对采暖期与非采暖期各日进行气象类型划分,识别出易造成重污染天气的气象类型.其次分别在各气象类型内,以污染源排放量为自变量,利用差分自回归滑动平均与支持向量机(ARIMA+SVM)组合方法建立起PM_(2.5)浓度日均值预测模型,并选取2013年01月~2017年06月间,沈阳市区内9个环境监测点PM_(2.5)浓度日均值进行实证分析.结果表明,使用气象分类下的ARIMA+SVM组合模型对PM_(2.5)浓度日均值进行预测,相比于不划分气象类型时的普通机器学习模型,其模型预测值与实测值趋势的吻合度更高,且对峰-谷值的识别能力更强.在采暖期与非采暖期,组合模型均具有平均绝对误差更低、预测正确率更高的优点. 展开更多
关键词 PM2.5浓度 气象类型 ARIMA-SVM组合模型 预测方法
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用于分类与预测的决策树分析(英文) 被引量:37
10
作者 Yan-yan SONG Ying LU 《上海精神医学》 CSCD 2015年第2期130-135,共6页
决策树是一种常用的数据挖掘方法,用于多变量分析时建立分类系统或制定预测结果变量的算法。此方法将一个数据群分割成分枝状节段,构造出包括根节点、内部节点和叶节点的倒置形树状模型。该算法运用非参数方法,不需要套用任何复杂的参... 决策树是一种常用的数据挖掘方法,用于多变量分析时建立分类系统或制定预测结果变量的算法。此方法将一个数据群分割成分枝状节段,构造出包括根节点、内部节点和叶节点的倒置形树状模型。该算法运用非参数方法,不需要套用任何复杂的参数模型就能有效地处理大型复杂的数据库。当样本足够大时,可将研究数据分为训练数据集和验证数据集。使用训练数据集构建决策树模型,使用验证数据集来决定树的适合大小,以获得最优模型。本文介绍了构建决策树的常用算法(包括CART,C4.5,CHAID和QUEST),并描述了SPSS和SAS软件中将树结构可视化的程序。 展开更多
关键词 决策树方法 预测算法 分类系统 决策树模型 应用 QUEST SAS程序 数据集
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支持向量机在智能交通系统中的研究应用综述 被引量:30
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作者 林浩 李雷孝 王慧 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第6期901-917,共17页
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的有监督机器学习算法,具有优秀的泛化和低数据要求的回归与分类建模能力,被广泛应用于智能交通系统的数据分析与挖掘建模中。首先对SVM算法的基本原理和开源工具进行了概述,其次重点综述了SVM算... 支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的有监督机器学习算法,具有优秀的泛化和低数据要求的回归与分类建模能力,被广泛应用于智能交通系统的数据分析与挖掘建模中。首先对SVM算法的基本原理和开源工具进行了概述,其次重点综述了SVM算法在客流量、交通拥堵、交通事故和交通碳排放的回归预测应用,同时对交通状态判别、交通标志识别和交通事件检测进行了分类预测应用综述,并对比了其他在智能交通系统中被广泛应用的算法。然后分析总结了SVM算法优化方式和衍生算法的研究现状。最后对SVM算法在未来智能交通系统中的优化与应用趋势进行了展望。 展开更多
关键词 智能交通系统(ITS) 支持向量机(SVM) 回归预测 分类预测
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基于随机森林理论的配电变压器重过载预测 被引量:29
12
作者 贺建章 王海波 +2 位作者 季知祥 孟祥君 张涛 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期2593-2597,共5页
针对使用传统分类器预测配变重过载会因为重过载样本率较低而带来的总正确率很高,重过载预测正确率却很低这一问题,将重抽样与随机森林理论引入分类模型中,构建重抽样-随机森林分类器对配变重过载进行预测。首先将观测中重过载样本和正... 针对使用传统分类器预测配变重过载会因为重过载样本率较低而带来的总正确率很高,重过载预测正确率却很低这一问题,将重抽样与随机森林理论引入分类模型中,构建重抽样-随机森林分类器对配变重过载进行预测。首先将观测中重过载样本和正常样本按照一定的比例进行抽样形成新的子样本,重复上述过程获得大量的新子样本。接着根据随机森林理论构建一系列的分类器,并用新子样本对分类器进行训练,得到分类模型。最终的预测结果由所有分类器预测结果的众数所决定。对山东省某市的配变进行重过载预测,并将上述方法与传统分类器进行比较。结果表明,新方法在预测配变日重过载类型、重过载开始与结束时间、重过载严重程度方面有较高的准确率。 展开更多
关键词 配变重过载 样本比率 分类器预测 重抽样 随机森林
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Spatial Prediction of Heavy Metal Pollution for Soils in Peri-Urban Beijing, China Based on Fuzzy Set Theory 被引量:28
13
作者 TAN Man-Zhi XU Fang-Ming +2 位作者 CHEN Jie ZHANG Xue-Lei CHEN Jing-Zhong 《Pedosphere》 SCIE CAS CSCD 2006年第5期545-554,共10页
Fuzzy classification combined with spatial prediction was used to assess the state of soil pollution in the peri-urban Beijing area. Total concentrations of As, Cr, Cd, Hg, and Pb were determined in 220 topsoil sampl... Fuzzy classification combined with spatial prediction was used to assess the state of soil pollution in the peri-urban Beijing area. Total concentrations of As, Cr, Cd, Hg, and Pb were determined in 220 topsoil samples (0-20 cm) collected using a grid design in a study area of 2 600 kin2. Heavy metal concentrations were grouped into three classes according to the optimum number of classes and fuzziness exponent using the fuzzy comean (FCM) algorithm. Membership values were interpolated using ordinary kriging. The polluted soils of the study area induced by the measured heavy metals were concentrated in the northwest corner and eastern part, especially the southeastern part close to the urban zone, whereas the soils free of pollution were mainly distributed in the southwestern part. The soils with potential risk of heavy metal pollution were located in isolated spots mainly in the northern part and southeastern corner of the study region. The FCM algorithm combined with geostatistical techniques, as compared to conventional single geostatistical kriging methods, could produce a prediction with a quantitative uncertainty evaluation and higher reliability. Successful prediction of soil pollution achieved with FCM algorithm in this study indicated that fuzzy set theory had great potential for use in other areas of soil science. 展开更多
关键词 continuous classification fuzzy c-means heavy metal soil pollution spatial prediction
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基于模糊集理论的土壤重金属污染空间预测 被引量:25
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作者 檀满枝 陈杰 +2 位作者 徐方明 郑海龙 张学雷 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期389-396,共8页
基于54个土壤表层样品重金属全量浓度实验室测定数据,应用模糊c-均值算法对南京城市边缘带化工园附近20 km2样区内土壤重金属浓度进行了连续分类,对样点土壤的隶属度进行空间普通克里格插值,实现样区土壤重金属浓度和污染状况的空间预... 基于54个土壤表层样品重金属全量浓度实验室测定数据,应用模糊c-均值算法对南京城市边缘带化工园附近20 km2样区内土壤重金属浓度进行了连续分类,对样点土壤的隶属度进行空间普通克里格插值,实现样区土壤重金属浓度和污染状况的空间预测。结果表明,样区土壤中重金属Cu、Zn、Cr、As和Cd的浓度均低于国家土壤环境质量标准,未发生污染;受工业、交通排放的影响,样区左侧和南部Cu、Zn、Cr、As较高,个别区域有Zn、Cr富集现象。Hg为样区主要的土壤重金属污染元素,土壤Hg污染主要发生在蔬菜基地及滁河流经区,较为严重的Hg污染土壤集中分布在样区中部的蔬菜基地。与利用样点测定数据直接插值的空间预测方法相比,基于模糊集理论的土壤污染空间预测方法可获得较好的预测效果。 展开更多
关键词 模糊集理论 模糊C-均值算法 连续分类 空间预测 土壤污染 重金属
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BP神经网络算法改进及应用 被引量:25
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作者 王磊 王汝凉 +1 位作者 曲洪峰 玄扬 《软件导刊》 2016年第5期38-40,共3页
针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改... 针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改进后的优势。最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 神经网络 BP神经网络 BP算法
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模糊c-均值聚类法在土壤重金属污染空间预测中的应用 被引量:21
16
作者 檀满枝 陈杰 +1 位作者 郑海龙 张学雷 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第12期2086-2092,共7页
基于93个土壤表层样品重金属Cu、Zn、Cr、Cd、Pb和Hg全量浓度分析数据,应用模糊分类方法结合地统计学手段,对南京市边缘带梅山钢铁厂附近总面积约14km2样区内的土壤重金属污染状况进行了空间预测.结果显示,样区北部及东北角区域的土壤... 基于93个土壤表层样品重金属Cu、Zn、Cr、Cd、Pb和Hg全量浓度分析数据,应用模糊分类方法结合地统计学手段,对南京市边缘带梅山钢铁厂附近总面积约14km2样区内的土壤重金属污染状况进行了空间预测.结果显示,样区北部及东北角区域的土壤遭受重金属元素Cu、Zn、Cr、Cd的轻微污染,样区西侧沿长江呈带状分布的土壤由于其重金属环境容量较低,存在潜在污染风险,样区其它区域的土壤未发现由上述重金属元素导致的污染现象.样区东北角土壤Pb、Hg污染严重,并与Cu、Zn、Cr、Cd污染在空间上重叠,是土壤重金属污染控制与土壤修复的重点区域.样区的东部和东北部区域土壤受Pb、Hg中度污染,在梅山集团的北部土壤轻微污染.研究表明,与直接对重金属浓度分析数据实施插值分析的常规克里格方法相比,模糊c-均值聚类结合地统计学方法获得的空间预测结果蕴含信息更加丰富,而模糊集理论及其相关算法在土壤学诸多领域中也具有极大的应用潜力. 展开更多
关键词 模糊C-均值算法 连续分类 空间预测 土壤污染 重金属
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随机森林算法在农村居民点适宜性评价中的应用 被引量:24
17
作者 徐枫 王占岐 +1 位作者 张红伟 柴季 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第10期2085-2098,共14页
农村居民点适宜性评价是优化农村土地利用布局的基础性工作之一,解决该研究领域存在的问题,提高评价结果的科学合理性,使之更好地服务于农村土地资源的转型、优化利用,事关乡村振兴战略的实施。本文引入机器学习方法,通过对小规模已知... 农村居民点适宜性评价是优化农村土地利用布局的基础性工作之一,解决该研究领域存在的问题,提高评价结果的科学合理性,使之更好地服务于农村土地资源的转型、优化利用,事关乡村振兴战略的实施。本文引入机器学习方法,通过对小规模已知样本的学习实现大规模未知数据的高精度分类与评价,从方法可行性、数模结合、优化策略和预测实现等方面进行探讨,应用随机森林算法对湖北省房县农村居民点利用的适宜性问题展开实证研究。结果显示:(1)房县农村居民点适宜性受其可通达能力、海拔高度、地块面积及当地农业生产活跃程度的影响较大,也与农民生活、收入水平紧密相关;(2)训练模型的性能受特征(评价因子)规模变化的影响较小,其中,16维特征集合模型的测试精度可达83.54%;(3)不同训练模型的预测结果均反映出房县的非适宜型居民点规模较大,该算法的鲁棒性强,评价结果稳定可靠。研究表明,机器学习方法能较好地支撑农村居民点适宜性评价工作,评价结果能为优化农村土地利用和基层治理提供数据基础。 展开更多
关键词 机器学习方法 随机森林算法 适宜性评价 农村居民点 分类和预测 房县
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深度学习在我国农业中的应用研究现状 被引量:23
18
作者 吕盛坪 李灯辉 冼荣亨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第20期24-33,51,共11页
深度学习(Deep Learning,DL)已广泛应用于智能农业的病虫害检测、植物和水果识别、农作物及杂草检测与分类等研究中。对2014年至2019年国内发表的65篇有关DL在农业中应用研究成果进行综述。简要介绍DL的基本概念及其发展历史,给出了所... 深度学习(Deep Learning,DL)已广泛应用于智能农业的病虫害检测、植物和水果识别、农作物及杂草检测与分类等研究中。对2014年至2019年国内发表的65篇有关DL在农业中应用研究成果进行综述。简要介绍DL的基本概念及其发展历史,给出了所选论文检索方法及其分布;对所选论文从研究对象与目的、数据来源、类间差异、预处理、数据扩增、模型框架以及性能对比等角度进行了综述;对DL的优缺点进行了分析,并指明了其在智能农业研究中的发展趋势。 展开更多
关键词 深度学习 智能农业 检测 识别 分类 预测
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数据挖掘模型的比较研究 被引量:11
19
作者 龚涛 蔡自兴 《控制工程》 CSCD 2003年第2期106-109,130,共5页
比较了SQLServer2000和Oracle9i数据仓库的数据挖掘技术,分析其数据挖掘模型的异同点和优劣性,并针对其数据挖掘算法上的不足提出改进数据挖掘模型的方法,利用进化计算实现数据挖掘的进化学习机制,提高算法的效率、最优解求解能力,增强... 比较了SQLServer2000和Oracle9i数据仓库的数据挖掘技术,分析其数据挖掘模型的异同点和优劣性,并针对其数据挖掘算法上的不足提出改进数据挖掘模型的方法,利用进化计算实现数据挖掘的进化学习机制,提高算法的效率、最优解求解能力,增强数据挖掘系统的鲁棒性和安全性,还讨论了结合两种技术优势实现数据挖掘模型的方法。数据挖掘是网络数据库以及数据仓库的最新功能,与机器学习机制有关。SQLServer2000和Oracle9i具有数据挖掘的功能,但是由于其数据挖掘算法简单,数据挖掘的现有学习能力和功能发展存在瓶颈。 展开更多
关键词 数据挖掘模型 数据库 遗传算法 SQLSERVER2000 Oracleqi 数据仓库
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数据挖掘与组合学习 被引量:18
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作者 刁力力 胡可云 +1 位作者 陆玉昌 石纯一 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2001年第7期73-78,共6页
Data-mining is a kind of solution for solving the problem of information exploding. Classification and prediction belong to the most fundamental tasks in data-mining field. Many experiments have showed that the result... Data-mining is a kind of solution for solving the problem of information exploding. Classification and prediction belong to the most fundamental tasks in data-mining field. Many experiments have showed that the results of ensemble of learning methods are generally better than those of single learning methods under most of the time. In the sense,it is of great value to introduce ensemble of learning methods to data mining. This paper introduces data mining and ensemble of learning methods respectively,along with the analysis and formulation about the role ensemble of learning methods can act in some important practicing aspects of data mining:Text mining,multi-media information mining and web mining. 展开更多
关键词 数据挖掘 数据库 知识发现 组合学习
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