区域水资源可持续利用评价的神经网络方法

在论述区域水资源可持续利用与水资源承载能力关系的前提下,提出了区域水资源可持续利用评价的神经网络方法。建立的神经网络模型对汉中盆地水资源可持续利用程度进行了评价。应用实例表明:建立的模型与其他模糊综合评价和属性识别方法相比,评价结果更合理可行和可靠。对汉中盆地来说,城固的水资源可持续利用程度为低级,其他5个区县的水资源可持续利用程度为中级偏低,其中又以南郑为最高,勉县为最低。在研究的7项评价指标中,水资源利用率对可持续利用程度的影响最大,灌溉率的影响次之,生态环境用水率的影响最小,从而为提高区域水资源可持续利用程度提供了理论依据。表3,参9。     

阴极射线管色度转换的神经网络模型

利用神经网络技术实现了从阴极射线管(CRT)的R、G和B空间到CIE的标准色度空间的转换.用拟牛顿法训练网络模型,建立了从CRT的R、G和B到CIE的X、Y和Z色度空间变换的3 10 10 3神经网络模型.采用7点LOG空间分布方案的343个训练样本建模的试验表明,收敛性与训练时间及模型精度均优于前人采用3~4个隐层的方案,343个训练样本、216个检验样本和64组测试样本的平均转换精度分别为0.6个CIELUV色差单位,说明该模型的泛化能力很好.     

用改进的密切值法综合评价农业技术经济方案

密切值法是多目标决策的一种优选方法，将改进后的密切值法应用于农业技术经济方案的综合评价是一种新的尝试，农业技术经济方案优劣的评价主要由产量，投资、耗水量，用药量和劳力等指标组成。首先由各经济方案中各评价指标的极端情况组成“虚拟”的最好和最差方案，其次求出待评价经济方案（点）与最好，最差方案的距离，再引进可综合反映与最差方案距离两者水平的综合参数－－密切值，实例计算表明，BP神经网络方法不能应用于该例的技术经济方案评价与排序，结果存在多义性，密切值法的排序结果更可靠，用于农业技术经济方案评价与排序是切实可行的，并且密切值法计算过程简单，很容易实现计算机化。     

计算机软件质量综合评判的人工神经网络模型

根据单指标评价标准,通过在规定的区间范围内随机取值生成足够多的训练样本、检验样本和测试样本,遵循误差反传（BP）网络建模基本原则和步骤,建立可靠、有效的软件质量综合评价模型,克服了物元模型、灰色模型等方法存在受人为因素影响及定性评价等缺陷．对6个模拟样本和8个实际软件的评价表明,本文提出的样本生成方法、建模过程能有效避免出现过训练和过拟合现象,建立的BP模型具有较好的泛化能力、可比性和客观性;各评价指标与软件质量等级之间存在明显的非线性关系,可靠性指标对软件质量等影响最大．