共查询到19条相似文献，搜索用时 328 毫秒
1.
基于CBERS-1图像的干旱半干旱区土地利用分类 总被引：5，自引：0，他引：5
以中巴资源卫星CBERS 1图像数据为信息源,分别采用最大似然法、BP神经网络和Fuzzy ARTMAP神经网络 3种分类器,以位于干旱区的中国新疆石河子地区为例,进行了土地利用计算机自动分类。结果认为,3种方法中以Fuzzy ARTMAP神经网络法分类精度最高,分别比最大似然法和BP神经网络法提高了 1 0.69%和 6.84%。同时也证实了CBERS 1图像在土地利用调查中的实用性 相似文献
2.
改进的BP神经网络方法及其在农业商品总产值预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
针对BP神经网络应用中存在的训练时间长、收敛速度慢的问题，对常用的BP神经网络方法进行了改进，增加了数据前处理和后处理的过程。前处理过程是对BP神经网络的输入变量采用主成分分析法进行预处理，确定主要的影响因素，解决了神经网络训练时输入变量过多造成的效率下降问题；后处理过程是对训练结果采用回归和相关性分析的方法进行评价，验证了训练结果的精度。对农业商品总产值的预测结果表明．改进的BP神经网络方法能够提高神经网络的训练效率．并且达到了较高的预测精度。该方法适用于解决多因素预测的问题。 相似文献
3.
研究适于远程心电诊断，基于ARMA模型的高精度的心电信号(ECG)直接分类方法．利用ARMA模型系数作为特征对ECG信号进行分类和压缩．在对信号特征分类时，采用了BP神经网络分类的方法．利用文中方法对MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心律(NSR)、心房早期收缩(APC)、心室早期收缩(PVC)、心室性心动过速(VT)、室上性心动过速(SVT)和心室纤维性颤动(VF)各300个样本信号进行了测试，获得了96．51％～98．38％的分类精度． 相似文献
4.
基于BP神经网络的语音情感识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着科技的迅速发展,人机交互越来越受到人们的重视,语音情感识别更是学术界研究的热点。将BP神经网络算法用于语音情感识别研究,并在汉语情感数据集上进行了相关实验,识别的准确率达到了91．5％,相较于SVM算法分类精度提高了5％。 相似文献
5.
基于概率神经网络的水稻穗颈瘟高光谱遥感识别初步研究 总被引：2，自引：0，他引：2
穗颈瘟的发生会导致稻米产量降低和品质下降,对穗颈部发生侵染但并未引起倒伏的水稻（D）、穗颈部侵染严重已发生倒伏的水稻（L）和正常水稻（H）进行准确地识别和区分是采取病虫害防治措施和灾害评估的基础。本研究选用水稻黄熟期田间冠层测定的27个H的冠层样本、9个D的冠层样本和10个L的冠层样本数据,并以这些样本数据的红边斜率、红边面积、绿波峰值和绿峰面积等4个高光谱变量作为分析数据,分别运用概率神经网络和系统聚类法进行分类识别,识别精度可以分别高达到93.5%和91.3%,显然,在进行分类识别时概率神经网络这种新方法优于传统的系统聚类法。研究表明,概率神经网络具有更为强大的分类功能,应用于穗颈瘟的高光谱识别,可以实现对D、L和H精确分类,能够补充和完善传统的肉眼观测。 相似文献
6.
采用向量空间模型（VSM）描述文本，利用隐性语义索引（LSI）R术进行特征重构与降维，构造了BP神经网络文本分类器。将朴素贝叶斯分类技术与前者结合构造了一种混合文本分类器。实验结果表明混合分类器分类准确度和分类速度得到提高。 相似文献
7.
【目的/意义】在海量的交易信息下，在线评价已经成为电商买家做出购买决定的重要参考，但不法商家针
对网络评价的造假手段也越来越隐蔽，因而针对网络信用评价的识别模型也必须相应地改进。【方法/过程】针对当
前大数据环境，本文主要完成了以下工作：（1）通过对相关文献的梳理和实际交易情况的分析，确定了诚信评价指
标；（2）构建了基于朴素贝叶斯与BP神经网络的二层混合模型（NB-BP）；（3）以大学生在线模拟电子商务交易行为
产生的实验数据为样本，对NB-BP进行了测试和验证。【结果/结论】实证检验结果表明，较单纯BP人工神经网络
和随机森林模型，NB-BP模型的标准均方误差较低，证明其预测准确率和稳定性上占优。 相似文献
8.
9.
西双版纳橡胶林地的遥感识别与数字制图 总被引：10，自引：1，他引：9
橡胶林地是西双版纳人工景观的主导类型,橡胶林地的遥感识别与动态监测对于促进西双版纳的经济发展和生态保护具有重要意义。研究基于MODIS—NDVI数据,通过分析各植被覆盖地类的物候特征,判定橡胶林提取的时间窗口：以2010年TM为主要数据源,根据橡胶林在不同树龄所表现的光谱差异,采用面向对象分类方法,按照橡胶幼林（〈10年）、橡胶成林（≥10年）系统分析其光谱、纹理、地形以及类相关特征,完成了2010年橡胶林地的提取与制图。精度评价结果表明,总分类精度达到85．20％,较基于像元的决策树分类精度提高5．20％;其中橡胶成林分类精度达到92．50％,橡胶幼林分类精度在76．42％。统计结果表明,橡胶幼林与橡胶成林种植面积比重为1．04：1,与目前民营橡胶种植面积超过国营橡胶种植面积现状相吻合。研究提出来一种验证和提高橡胶林分类精度的新方法,即采用相同分类方法提取2000年的橡胶林地,通过2000年和2010年两期橡胶林地变化的叠加分析,发现橡胶成林提取方法较为可靠,而橡胶幼林误分率略大,可通过提取更晚年份的橡胶成林来进一步改善和提高提取精度。 相似文献
10.
基于BP神经网络的江苏省秸秆资源量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
农作物秸秆是地球上第一大可再生资源,为能更好的合理开发利用农作物秸秆资源,缓解日益突出的资源短缺、环境污染与经济发展的矛盾,对其进行预测研究是非常之必要的。本文系统分析了江苏省秸秆资源现状及其资源量变化趋势影响因素,并以1990年-2008年历史数据和2009年农作物秸秆资源普查数据为基础,选取理论资源量、人均资源量和单位播种面积资源量为预测评价指标,基于BP神经网络（BP—ANN）对江苏省农作物秸秆资源的评价指标发展趋势进行预测。结果表明：建立的BP神经网络预测模型的相对误差基本在5％的范围内,平均相对误差在2％左右,预测结果与实际有较高的拟合度,且对数据具有较好的适应能力。在未来5年内,江苏省秸秆理论资源量呈平穗发展趋势;而人均资源量和单位播种面积资源量呈下降趋势,前者较后者下降幅度大。预测结果与当地发展规划趋势相一致,该方法具有很强的实际应用价值。本文最后针对江苏省实际,提出了农作物秸秆资源开发利用相关建议。 相似文献
11.
BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
12.
【 目的/意义】针对查询意图歧义性自动识别,探讨特征有效性及采用不同分类算法识别三类查询意图歧义
性的分类准确率,以期对后续研究提供借鉴与指导。【方法/过程】首先提出了一个面向查询意图歧义性的查询表达
式分类体系;随后,构建了查询表达式特征及相关文档特征共六类;最后,分别采用决策树算法、神经网络算法及k
最邻近算法,探讨采用不同特征组合的有效性及不同分类算法的分类准确率。【结果/结论】①分类准确率较基准实
验提升比例为49.5%;②使用查询表达式特征分类优于使用相关文档特征;③决策树的分类准确率略高于其他两类
分类算法。【创新/局限】构建了一个面向查询意图歧义性的查询分类体系;完成了面向三类查询意图歧义性的分类
任务;然限于数据集获取途径,仅对200数据验证。 相似文献
13.
提出一种基于云理论和神经网络构造决策树的文本分类方法。运用云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树。这种方法结合了神经网络的学习算法和决策树的推理方法,具有神经网络的学习能力,并且应用了云发生器对处理不确定性的能力。更符合人类的思维方式,从而进一步提高了文本分类的效率、准确性和可靠性。 相似文献
14.
基于CART二叉决策树的电信业客户流失的模型构建与控制 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了决策树在电信业客户流失分析中的重要应用,建立了基于CART算法的二叉决策树构造的电信业客户流失分析模型,研究如何使用二叉决策树的构造方法来克服客户流失分析中数据碎片的产生,使用spss clementin数据挖掘平台构造挖掘模型并且使用实时的数据出现概率来进行模型的优化控制。实验与仿真证明,该模型的准确率较高,效果显著。 相似文献
15.
Citizens as consumers: Profiling e-government services’ users in Egypt via data mining techniques 总被引：1，自引：0，他引：1
This study uses data mining techniques to examine the effect of various demographic, cognitive and psychographic factors on Egyptian citizens’ use of e-government services. Data mining uses a broad family of computationally intensive methods that include decision trees, neural networks, rule induction, machine learning and graphic visualization. Three artificial neural network models (multi-layer perceptron neural network [MLP], probabilistic neural network [PNN] and self-organizing maps neural network [SOM]) and three machine learning techniques (classification and regression trees [CART], multivariate adaptive regression splines [MARS], and support vector machines [SVM]) are compared to a standard statistical method (linear discriminant analysis [LDA]). The variable sets considered are sex, age, educational level, e-government services perceived usefulness, ease of use, compatibility, subjective norms, trust, civic mindedness, and attitudes. The study shows how it is possible to identify various dimensions of e-government services usage behavior by uncovering complex patterns in the dataset, and also shows the classification abilities of data mining techniques. 相似文献
16.
基于BP神经网络的南通市建设用地需求预测 总被引：7，自引：2，他引：5
以南通市1988年～2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型.在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证.结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算结果较合理. 相似文献
17.
创业板公司成立时间较短、企业规模较小,其研发投入的影响因素较多,使用营业净利率、每股收益、董监高年薪、可持续增长率、资产负债率、现金流量净额和GDP这些指标,运用径向基神经网络(RBF)和逆传播神经网络(BP)方法构建一个训练完成的神经网络模型,研究发现RBF神经网络模型比BP神经网络模型具有更好的拟合、预测效果。 相似文献
18.
通过对知识产权质押融资过程中的风险因素进行分析,运用人工神经网络BP算法建立BP神经网络模型对科技型中小企业知识产权质押融资风险进行研究,结果显示BP神经网络对科技型中小企业知识产权质押融资风险进行评价具有较高的精度.BP神经网络模型可以成为科技型中小企业进行知识产权质押融资风险评价的一种有效的方法. 相似文献
19.
为克服传统方法的局限性，本文尝试以企业竞争情报内容和情报搜集活动过程作为情报搜集成本分析的基础，在此基础上引入BP神经网络进行预测，并用部分样本数据验证对比了线性回归分析法和BP神经网络的预测结果。验证结果表明，BP神经网络预测模型用于情报搜集成本的预测具有较高的预测精度。 相似文献