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基于GIS的农业气象统计分析软件包的设计与实现 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍一种基于GIS的农业气象统计分析软件包的设计及实现过程,并详细介绍了所选用的软件开发方法及具体技术。 相似文献
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本文通过深入研究与大量的神经网络应用,探讨出一系列解决局部极值解问题的方法,实验结果表明,这些方法是有效的,有一定的理论和应用价值。 相似文献
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基于WPTMM的PM2.5与气象条件关系的联合多重分形分析 总被引:1,自引:1,他引:0
PM2.5是影响空气质量的主要污染物,PM2.5污染浓度与气象条件关系密切,研究气象条件对PM2.5浓度的影响对改善城市空气质量有着重要意义.鉴于分形和小波在处理复杂非线性系统时的优势,本文提出了基于小波包变换模极大值(wavelet:packet transform modulus maxima,WPTMM)的联合多重分形,首先对变量序列进行小波包分解,使用模极大值进行去噪,然后构造联合配分函数,最后计算联合多重分形谱,分析两个变量之间的分形相关性.该方法将单个变量的多重分形扩展到两个变量的联合多重分形,并且利用WPTMM计算联合多重分形谱降低了计算复杂度,同时去除噪声的影响.用本文方法分析北京、香港PM2.5浓度与各气象要素之间的关系,实验结果表明,该方法能够有效地分析各种气象要素在不同季节中对PM2.5浓度的影响. 相似文献
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地理信息系统最初是作为一种信息处理和空间技术出现的.随着社会的进步和经济的发展,空间决策制定的需求日益增长.G IS中含有大量的空间和属性数据,有着比一般关系数据库和事务数据库更加丰富和复杂的语义信息,隐藏着丰富的知识.本文提出了一个智能地理信息系统集成框架,将空间数据挖掘(SDM)和范例推理(CBR)技术应用于其中,加强空间数据、模型分析和表示能力,为决策者提供决策依据,使得决策行为科学化、可视化和直观化. 相似文献
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基于蚁群优化的分类规则挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
蚁群优化是人工智能领域中群体智能分支之一,已成功地应用于复杂优化问题的求解,但其在知识发现领域的应用还是一个新的研究课题。在此提出一种新的基于蚁群优化的分类规则挖掘方法,先利用蚁群算法通过对属性约简简化数据集,再使用蚁群算法进行分类规则的挖掘,并用新的规则剪枝方法,提高了分类算法的效率和准确率。实验表明该方法是有效的。 相似文献
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鉴于目前日益严重的雾霾污染,导致空气质量水平大幅下降,通过采用协同进化离散型人工鱼群算法,多重分形维数,并结合极限学习机,提出了融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法.首先使用佳点集理论初始化种群,通过引入人工鱼游速,改进人工鱼群算法聚群,追尾和觅食行为,及对其进行离散化,并引入竞争和合作机制;其次将协同进化离散型人工鱼群算法结合多重分形维数,对雾霾数据集进行约简;最后运用极限学习机建立雾霾预测模型.通过对北京,上海和广州三地区近两年的雾霾数据集进行实验及参数分析,实验结果表明,较其他方法,预测性能更优,具有良好的稳定性和可信性. 相似文献
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信息技术的快速发展导致了数据规模的爆炸式增长,传统的机器学习、数据挖掘算法面临新的 挑战. 流形学习克服了传统线性降维算法的不足,成为十年来降维研究的热点领域. 然而流形学习 算法复杂度高,对于大规模的数据集并不适用. 针对大规模数据集下的流形学习降维问题,提出了 基于MapReduce 的分布式流形学习算法. 该算法采用局部敏感哈希函数将相似点映射到同一个桶中,利用流形具有局部欧氏同胚的性质,在每个桶内采用欧氏距离度量点之间的测地距离,桶之间采用 中心点及边缘点来计算修正的测地距离. 在大规模的人工合成数据集和真实数据集上的实验表明,该算法能有效地估计数据点间的测地距离,适用于处理大规模数据集的降维问题. 相似文献