基于SOM的漳浦样区土壤分类研究

选取闽东南漳浦沿海低丘台地区为样区，应用MATLAB7软件编程，利用自组织特征映射网络（SOM网络）的聚类功能，对漳浦样区的9个土壤剖面进行分类，并与中国土壤系统分类结果进行比较，研究结果表明：SOM网络能将变性土与富铝土有效地区分开来，剖面1的归属也较为合理，可以很好地反映、提取土壤剖面的复杂信息，分类效果较好，可以在土壤分类中应用．     

福清市区商业地价空间格局分析

以福清市区为研究区,对2007年市区商业样点进行筛选、剔除和修正后,采用全局和局部空间自相关方法分析市区商业地价空间格局及其成因.结果表明:(1)福清市区商业地价具有显著的相关性,存在必然的内在联系和分布规律;(2)根据空间自相关系数可将福清市区划分为核心区、过渡区和外围区;核心区内商业地价空间自相关系数介于0.2-0.6,空间相关性较强,该区商业地价普遍较高;过渡区的商业地价空间自相关系数在-0.2～0之间,空间相关性差;外围区商业地价空间自相关系数在0-0.2之间,空间相关性较差,商业地价普遍在1 000元/m2以下;(3)商业地价由核心区向外围区递减,在局部地区发生方向逆转,从核心区到过渡区地价梯度较大,衰减速度较快,从过渡区到外围区地价梯度较小,衰减速度较慢.经济区位、基础设施、交通情况、心理因素和宗地条件等方面的差异是造成商业地价空间不平衡的原因.     

自组织特征映射神经网络用于语音识别的研究

该文提出了一种优化的自组织学习算法。基于自组织特征映射(SOM)神经网络和隐马尔柯夫模型(HMM)法,组成了一种新的语音识别系统,该系统采用SOM网络作为矢量量化器。SOM网络经过优化的自组织学习算法训练后,再用K均值聚类算法对其进行调整。实验结果表明,该文提出的语音识别方法确实能提高系统的识别率。     

用正交试验法选择BP网络参数研究机器人运动学逆解

探讨了用正交试验法选择BP网络训练参数对PUMA560机器人进行逆运动学求解.利用运动学正解得到的结果作为BP网络的训练数据和检验数据,通过6个12输入、1输出、2个隐层的BP网络实现了6个参数的逆解计算.网络的训练参数通过正交试验法进行优化组合而得出.仿真结果表明,该方法建立的BP网络具有较快的处理速度和较高的计算精度,训练好的网络可用于机器人的实时控制.     

基于决策树方法的遥感影像分类

以齐齐哈尔市辖区为研究区域,利用分类回归树（Classification and Regression Tree,CART）算法从训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和地学辅助数据建立研究区的决策树模型.用实测的GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法（Maximum Likelihood Classification,MLC）进行对比.结果表明,基于CART的决策树分类结果的总精度和Kappa系数分别为82.24％和0.77,分类精度较MLC监督分类方法有明显提高,有较好的分类效果.     

成都市城镇土地分等研究

本文通过探讨城镇土地分等的影响因素和技术思路,以成都市一二圈层11个区县为研究样本,以层次分析法确定权重,借助SPSS16.0软件划分等级,并用基准地价、社会固定资产投资、人均社会消费品零售总额进行验证,最终把11个区县分为2个等别。通过对分等因素的探讨,提出了政策建议。     

城市土地价格变化影响因素分析——以桂平市为例

文章根据1999—2005年广西桂平市地价资料,以MAPINFO为分析平台,作出地块变化的前后地价对比专题图,对图形数据进行处理、分析,生成地价变化对比专题图,运用统计学软件SPSS中分析样点地价与地价影响因素的关系,通过建立多元回归方程,分析了城市地价的空间变化影响因素．     

基于深度学习的竹笛吹奏技巧自动分类

提出了一种针对竹笛技巧分类的数据集Breath和两个用于竹笛技巧分类的神经网络参考模型Breath1d和Breath2d，并针对此数据集的不同分类任务给出了最佳方法。将Breath数据集划分成子集，以多层感知机为性能评价基准方法，先用Breath1d和Breath2d模型对子集进行训练和预测，再用长短期记忆网络模型进行辅助测试，最后得出了最适合子任务的分类参考模型。对全数据集进行分类时，将Breath2d与Breath1d模型进行融合，并采用数据增强方法使全集分类准确率达到0.913。与传统音频分类任务相比，该工作扩展了音乐分类的研究领域，对民族音乐现代化发展有着良好的推动作用。     

网络团购商业生态系统模型研究

针对我国网络团购发展过程中所遇到的瓶颈,基于商业生态系统理论视角,结合网络团购特殊商业背景,揭示了网络团购呈现的商业生态现象,提出了网络团购商业生态系统概念,论述了网络团购商业生态系统具有的开放性、动态性、交互性和创新性特征,构建了由核心层、支持层、扩展层和环境层组成的4层网络团购商业生态系统层次结构模型,分析了网络团购商业生态系统模型传导进化机制,并对网络团购商业生态系统模型进行了优势分析.本研究为促进我国网络团购商业模式的健康发展提供借鉴.     

DBN在测井解释中的研究与应用

测井解释就是将测井信息加工解释成地质信息,以往大多通过数学方法建立解释模型或者使用最基本的反向传播(back propagation,BP)网络来完成这项工作.针对BP网络存在学习训练效率不高的问题,提出了将深度置信网络应用于测井曲线解释.针对测井解释的特点,选择4条测井曲线数据作为输入进行泥砂分层以及孔隙度的预测实验,并与BP网络的预测结果进行对比分析.实验表明,深度置信网络可用于测井曲线解释,其分类精度较一般BP算法有所提高并且训练时间有所降低.