神经网络算法在特色农产品品质分类中的应用

针对新疆核桃品质分类问题,本文选取特征参数数据,采用神经网络的最速下降BP网络算法、自组织竞争算法、概率神经网络算法建立分类模型,做了训练和测试分类的工作.实验结果表明,三种算法中动量BP网络算法在实现中较为简易直观,相比三种算法,其网络收敛速度较慢,在动量因子的合理选取下,误差在一定范围可以达到收敛的最小震荡;自组织竞争网络在预先设定好的类别范围内,可将分布比较密集的样本进行更加细化的聚类分类,使得分类问题达到更优结果;概率神经网络具有较好的网络收敛速度.实验结果可为实现核桃类坚果的自动化分类、提高工作效率提供一定的理论依据.     

基于模糊自组织神经网络的入侵识别方法

将模糊聚类和神经网络技术相结合 ,提出了基于模糊自组织神经网络的入侵识别方法 .数据样本的分类结果映射到 4 0个神经元的输出平面上 ,连接权矢量图反映了输入模式的统计特征和各聚类的神经元范围 .聚类层求出各分类的隶属函数 ,对端口扫描类型的攻击进行了成功的仿真识别     

自组织人工神经网络在矿区沉积物分类中的应用

以Matlab平台为基础,利用神经网络工具箱构建了自组织神经网络,对已知沉积相的安徽宿南等矿区的19组样本进行SOM分类,并与系统聚类分类结果进行比较;指出在无监督分类粒度分析中,SOM方法分类操作过程简便易行,具有残缺自动识别能力,分类结果惟一,可以在沉积物成因分类中应用。     

基于智能聚类的内容分类方法与应用

直接依靠人的理解判断对内容进行分类,需花费大量的时间与精力,为了解决文本内容的自动聚类问题,该文在信息系统理论与自组织神经网络理论的指导下,利用智能技术得出了内容的分类结构。提出了基于智能聚类的内容分类方法,利用自组织神经网络的学习算法进行内容的聚类,并根据所提出的方法设计了基于智能聚类的内容分类示范系统,进行了应用研究,验证了该方法的有效性。     

基于LSI和自组织神经网络的高效文本聚类方法

根据隐含语义索引(LSI)理论和动态自组织映射神经网络理论,提出了一种文本聚类的新方法.应用动态自组织映射神经网络来实现文本聚类,不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,具有聚类灵活和精度高等特点,对于高维的文本特征向量来说,聚类速度很低;该方法应用LSI理论来建立文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,克服了自组织神经网络的聚类缺陷,提高了文本聚类的精度和速度.     

自组织特征映射神经网络的区域经济发展聚类分析

自组织特征映射(SOM)神经网络是无教师自组织、自学习网络,具有优良的数据聚类功能.基于选取的区域经济发展评价指标,对2006年我国31个省(地区)的综合经济实力进行聚类分析.结合主成分得分对聚类结果综合评价,实证效果较好.     

自组织特征映射神经网络原理和应用研究

根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以压力状态响应框架为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络模型,在说明SOM网络模型和算法的基础上,应用SOM的聚类功能,以MATLAB语言构建SOM网络模型,对我国的31省市自治区耕地利用压力大小进行了分类,并结合相关文献的研究成果阐述耕地压力的地域差异原因.结果显示我国耕地压力的区域差异与经济地域差异有高度的一致性,表明经济发展是耕地压力的主要来源.选取大样本的神经网络训练得到的结果和现实的一致也表明,SOM模型是一种适用的耕地压力区域分类新方法.     

基于SOM网络的上市公司聚类分析

针对现有上市公司聚类模型（如传统的统计方法和近年来出现的模糊模型）实际聚类效果并不理想的问题，引入了自组织特征映射神经网络方法，为了说明该方法的可应用性，建立了上市公司聚类指标体系，并在实际数据样本的基础上，利用自组织特征映射神经网络方法对上市公司进行了分类评价．通过对其结果进行分析，证实了该方法能有效地解决这一问题．     

基于人工神经网络的陕西省城市职能分类探析

基于人工神经网络(ANN)中自组织特征映射网络(SOM)的聚类功能,采用统计年鉴中城市非农行业就业人口的资料,运用MATLAB2010软件的神经网络工具箱,对陕西省10个地级市城市综合职能进行分类,最终将10个地级市分为5类,并对分类结果进行分析和讨论.结果表明,人工神经网络方法实际可行.     

利用改进的自组织网络进行地震属性分析

自组织神经网络结合地震属性技术往往被用于进行地震相的自动识别,但在实际应用中存在着一些问题难以解决：如神经网络的分类识别能力问题、怎样选取地震属性、怎样解决自组织聚类的有序映射等。对Kohonen自组织网络进行了部分改进,并利用灵敏属性分析技术来解决地震属性的选择问题,最后结合自组织聚类参数利用RBF网络对储层参数进行预测,较为有效地提高了地震多属性储层预测精度。     

淄博市粮食生产与耕地变化分析与预测

随着城市化进程的加快,淄博市耕地与粮食生产正面临严重威胁,分析与预测淄博市耕地变化与粮食生产状况,对实现社会可持续发展意义重大．采用最小人均耕地面积、耕地压力指数模型、回归分析方法和平滑预测法及Excel软件,在分析1990—2008年淄博市耕地、人口、粮食动态变化的基础上,对未来5年耕地、人口、粮食、最小人均耕地面积和耕地压力指数进行了预测．结果表明：1990年以来,虽然淄博市人均耕地面积持续减少,但由于耕地生产率不断提高,粮食总产量和人均粮食产量总体上呈增加趋势;未来5年,最小人均耕地面积和耕地压力指数将进一步降低．可见,依靠增加投入和科技进步从而不断提高耕地生产率,是减轻耕地压力、保证粮食安全生产的根本途径．     

黄淮海地区县域粮食生产空间分异格局及其影响因素探测

基于累积分布函数和空间自相关分析方法, 系统地分析2015年黄淮海地区县域粮食产量的空间集聚特征, 并借助地理探测器分析18个因子对黄淮海地区及不同类型县域粮食产量的影响及其交互作用, 提炼出主导因素, 得到如下结果。黄淮海地区县域粮食产量呈现“低值集聚、高值离散”的特征, 并在空间上呈现显著的同质集聚性。其中, 显著高值集聚区主要分布在豫东南、皖北和苏北地区, 显著低值集聚区主要分布在京津冀地区和山东临海县域。综合考虑空间约束和粮食产量分布差异, 将黄淮海地区分为粮食高产区、中高产区、中低产区和低产区4个类型区。18个因子对黄淮海地区县域粮食产量的影响不一, 主要表现为双因子增强型和非线性增强型。其中, 高产区的主导因素为第一产业增加值、化肥施用量(折纯)和农业机械总动力, 属于社会经济及要素投入作用型; 中高产区的主导因素为耕地面积、区域人口、第一产业增加值和农业机械总动力, 表现为综合作用型; 中低产区的主导因素为耕地面积和化肥施用量(折纯), 表现为地理环境及要素投入作用型; 低产区的主导因素为植被指数、耕地面积、第一产业增加值、化肥施用量(折纯)和农业机械总动力, 表现为综合作用型。针对不同区域的研究结果, 提出不同的粮食增产增收策略建议。     

城市化背景下农用地价格体系的构建与量化--以宜兴市为例

把农地的生态环境价值、社会价值以及生产经济价值一起作为农地非农化中农地的转化价格，讨论了其价格体系的构建方法，对生产经济价格采用收益还原法，社会保障价格采用养老保险法，社会稳定价格采用耕地开垦费法，生态环境价格采用影子价格法来分别进行该价格体系的量化，得到了宜兴市农用地价格体系，进行了土地增值收益的测算，指出目前我国征地补偿价格过低的现象，并初步探讨了土地增值收益在国家、集体和农民之间的分配问题．     

1996—2016年河北省耕地功能空间分异及综合分区

 以河北省147个县域为研究对象,开展耕地功能评价,分别采用主导功能系数和莫兰指数测度耕地主导功能演变和空间集聚特征,综合考虑耕地主导功能和空间集聚2个要素特征,划分耕地功能分区。结果表明：（1）1996—2016年,河北省耕地功能由单一功能主导逐渐向复合功能主导演变,生产和生态功能增强,社会功能减弱。（2）河北省耕地功能空间集聚程度较高,呈上升趋势;空间上呈现出东南部平原区耕地生产、生态功能高值集聚,西北部山区耕地社会功能高值集聚的分布特征。（3）将河北省耕地划分为生产功能优势区、生态功能优势区、社会功能优势区和功能低值离散区4个功能区,针对不同耕地功能区,按突出主导功能、兼顾综合效益的原则实施耕地管理措施,引导耕地功能的调整,实现耕地多功能的目标。     

洞庭湖区20年生态损益估算

利用L andsat TM遥感影像获取土地利用变化数据的基础上,参考Costanza等人对全球生态系统服务价值的测算方法,估算了洞庭湖区生态系统服务价值及变化.结果表明,水域、建设用地面积增加,湿地、林地、耕地面积减少,草地面积变化不大;1980年洞庭湖区生态系统服务总价值为83.159×108美元,2000年的总价值为82.371×108美元,由于土地利用面积变化,导致了1980~2000年生态系统服务价值减少了7 880×104美元,而这主要是由湿地大面积减少引起的.     

1996—2009年重庆耕地保护及管理建议

耕地是农业生产的基础,耕地保护不仅是数量的保护,更重要是耕地质量的建设.笔者综合分析了1996年来重庆耕地数量减少的事实,结合多年监测数据分析了耕地养分退化现状和酸化趋势.文章就重庆耕地保护管理,从制定法律法规、严保耕地红线、实施科技项目、建立预警机制、提高耕者素质等方面提出建议,旨在加强耕地保护、提升耕地质量,促进重庆农业健康发展.     

辽宁省耕地利用的时空演变特征分析及对策

采用耕地核密度、动态度及影响机制等模型对1990—2020年辽宁省耕地空间分布演化与影响机制进行了探讨.结果表明:辽宁省耕地集聚特征显著,整体呈现“西北密东南疏”的空间分布格局,变化范围为0~10.17hm²/km².耕地变化的相对指数由1990年的西部、东部地区高逐渐到2020年的中部地区高,20世纪90年代耕地年均增加1.88×10⁴hm²,而21世纪后年均减少2.72×10⁴hm².沈阳、大连及鞍山等耕地面积减少,而盘锦、铁岭等耕地面积增加.自然因素是耕地利用的先决条件,但是社会经济及地区政策发挥着重要的作用.其中干旱化加剧及农业人口减少导致耕地面积减少了3.576×10⁵hm²,而随着社会发展,地均产值增长了302%,社会固定投资增长了9.4倍.建议政府鼓励耕地多元化种植,建立耕地流转机制,加强新农村建设,鼓励青年劳动力回乡发展科技农业.     

兖州矿区土地利用变化对生态系统服务价值的影响

基于遥感和GIS技术反演并分析兖州矿区1994-2013年间的土地利用变化,运用生态系统服务价值（ESV）理论评估矿区生态服务价值变化,同时根据土地利用结构分析土地利用变化引起的生态服务系统价值变化及其驱动因素。结果显示：1994-2013年间研究区内水域面积年增长率最高,达10.31%;其次为建设用地和林地,分别为8.46%、3.06%;耕地以-1.85%的年变化率减少,主要转化为水域和建设用地。生态系统服务价值评估表明,研究区域总价值上升了2.03亿元,主要原因在于林地的转入和采煤塌陷造成的耕地向水域的转化。由于耕地的减少,食物生产功能价值下降,但与湿地相关的其他各项功能价值均上升。研究结果可为矿区采煤塌陷湿地治理提供参考依据。     

1980—2020年安徽省土地利用时空演化特征

为分析安徽省土地利用时空演化特征,以1980年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2020年土地利用现状图为基础,利用Sankey图、土地利用动态度等方法分析了安徽省近40年土地利用演变特征;结合Getis-Ord General G聚类方法和多距离空间聚类(Ripleys K函数)方法对安徽...