基于神经网络的苹果自动分级方法

用HSI模型描述苹果颜色特征,根据苹果颜色直方图特点,采用4个色度均值代替苹果色度值。在此基础上,建立了BP神经网络水果分级系统 ,该系统输入层由4个节点组成,隐含层由5个节点组成,输出层由2个节点组成。试验结果表明：该系统的分级正确率为95％,可以满足生产需要 。     

一种基于模糊VSM和神经网络的文本分类方法

针对文本自动分类时可能存在一个文本属于多类的问题,提出了一种基于模糊向量空间模型和神经网络的文本自动分类方法。该方法采用模糊集理论,把特征项在文档中出现的位置作为反映文档主题的重要程度（隶属度）,并在特征提取时充分考虑该位置信息,从而构造出模糊特征向量,使文本分类更接近手工分类方法。建立的网络由输入层、隐含层和输出层组成,其中输入层完成分类样本的输入,隐含层提取输入样本所隐含的模式特征,输出层用于输出分类结果。实验部分以万方数据库中部分文档数据为例验证了该方法的有效性。     

基于BP网络的HSRC节点骨架曲线的预测

结合5个在低周期反复荷载作用下的钢骨高强混凝土柱/钢筋高强混凝土梁框架节点的试验研究,描绘了节点的骨架曲线·利用神经网络的原理,通过建立神经网络的输入层、隐含层、输出层,确定输入单元、输出单元和隐含层节点数,从而建立了神经网络的模型,并根据已有的一些数据,对网络进行训练,使其具有分析和判断的功能,从而对钢骨高强混凝土框架节点的骨架曲线进行了预测·结果表明,这种方法是可行的·     

基于RBF-BP复合神经网络的企业创新能力评价模型

为更加精准地测量企业创新能力,利用熵值法和相关性分析,从创新投入、创新产出、创新支撑3个维度建立企业创新能力评价指标体系,构建企业创新能力评价的RBF BP复合神经网络模型。该模型由1个输入层、1个RBF隐含层、1个BP隐含层以及1个输出层组成,其特点是将RBF隐含层的输出作为BP隐含层的输入。十折交叉验证与随机二次抽样2种方法检验表明,与单一RBF神经网络、单一BP神经网络相比,RBF BP复合神经网络模型的平均均方误差与平均绝对误差分别下降2821%、1519%和1251%、1255%,表明RBF BP复合神经网络模型具有最优的数据拟合能力,更适合于企业创新能力评价。     

转换GPS高程的神经元网络方法

介绍了神经元网络BP算法的基本结构,提出了转换GPS高程的神经元网络模型－－经改进的5层BP网络结构。该BP网络结构包括：输入转换层,输入层,隐含层,输出层和输出转换层。由于BP网络激活函数的数据限定区间为[0,1],在工程应用中,增加设置输入转换层和输出转换层是必要的。通过某工程实例,对5层BP网络的具体模型结构进行了一些试验研究。如输入输出层的结构设计,隐含层最佳节点数的选取等。最后得到了一些有工程实用价值的结论。     

基于仿真样本生成的极速学习机泛化能力改进算法

极速学习机出色的训练速度和泛化能力受到了广泛的关注,已有的针对于提升极速学习机泛化性能的学习算法主要集中于优化其框架结构,增加了模型的复杂度并容易产生过拟合.提出一种基于仿真样本生成策略的极速学习机泛化能力改进学习算法(Extreme Learning Machine Generalization Improvement through Synthetic Instance Generation,SIGELM),该算法不需要修改极速学习机的框架结构(包括输入层权重、隐含层偏置、隐含层节点个数、隐含层节点激活函数类型等),而是利用与训练集中高不确定性训练样本近似同分布的仿真样本优化极速学习机的输出层权重.为了获得符合要求的仿真样本,SIGELM在高不确定性训练样本的邻域内选择能够增加极速学习机训练表现的仿真样本.实验结果证实该算法显著地改进了极速学习机的泛化能力,同时有效地控制了极速学习机的过拟合.     

严重事故条件下安全壳混凝土气体渗透性预测

核电站发生严重事故时安全壳内部形成的高温、高湿、高压条件对安全壳混凝土的抗气体渗透能力有着极大的考验。本文基于理论分析模型建立数据样本，环境温度、水蒸气分压、升温速率和混凝土的水扩散系数作为为输入变量，安全壳混凝土气体渗透深度作为输出变量，利用BP算法设计了包含4个输入层节点、12个隐含层节点、1个输出层节点的人工神经网络结构，对严重事故工况下安全壳混凝土的抗气体渗透性能进行分析预测。模型测试结果的相对误差在5%以内，相关系数达到了0.999 7，研究结果表明反向传播神经网络（BPNN）有着有效可靠的预测能力，能对安全壳混凝土的气体渗透深度进行高精度预测。     

基于改进极限学习机的纱线质量预测

由于随机给定输入权值和偏差,极限学习机(extreme learning machine,ELM)通常需要较多隐含层节点才能达到理想精度.结合粒子群算法具有全局搜索能力的优势,提出一种基于改进ELM算法的纱线质量预测模型,采用改进粒子群算法优化ELM算法的输入权值矩阵和隐含层偏差,计算出输出权值矩阵,以减少隐含层节点数.试验结果表明,相比于ELM算法,改进ELM算法能够依靠更少的隐含层节点获得更高精度,相对误差降低2.70%,可为纱线质量预测与控制提供更有效的工具,具有广泛的推广实用性.     

双并行结构优化的极限学习机及其在回归数据集中的应用

极限学习机(ELM)发展自单隐含层前馈神经网络算法,其理论简单,运行快速,应用非常广泛.为了提高ELM的泛化性能,提出了一种带有双并行结构的优化ELM算法(DPELM).在DP-ELM中,建立输入层和输出层间特殊的连接,使得DP-ELM的输出节点不仅可以接收隐含层节点的信息,也可直接接收输入节点的自信息.利用3组回归数据集验证算法性能,实验结果证明,与ELM相比,DP-ELM可以达到更好的回归精度以及更稳定的泛化能力.     

基于BP网络的混凝土碳化研究

运用改进的BP算法,建立了3 5 1(输入层为3个神经元,隐含层为5个神经元,输出层为1个神经元)混凝土碳化深度BP网络计算模型·计算模型以水灰比、单位水泥用量及砂率为输入,以碳化深度为输出,计算结果与试验结果符合较好·同时,运用改进的BP算法,建立了3 5 1(输入层为3个神经元,隐含层为5个神经元,输出层为1个神经元)混凝土碳化深度BP网络预测模型·预测模型以水灰比、单位水泥用量及混凝土暴露时间为输入,预测模型之一以暴露20年的混凝土碳化深度为输出,预测模型之二以暴露30年的混凝土碳化深度为输出,预测结果均较为理想·     

红树植物桐花树上污损动物群落研究

１９９９年１０月调查广西英罗港红树林向海林带不同树龄桐花树（Ａｅｇｉｃｅｒａｓ ｃｏｒｎｉｃｕｌａｔｕｍ）茎上污损动物群落。结果表明：（１）英罗港向海林带桐花树茎上有污损动物９种,其中白条地藤壶（Ｅｕｒａｐｈｉａ ｗｉｔｈｅｒｓｉ）、潮间藤壶（Ｂａｌａｎｕｓ ｌｉｔｔｏｒａｌｉｓ）、黑荞麦蛤（Ｘｅｎｏｓｔｒｏｂｕｓ ａｔｒａｔｕｓ）和团聚牡蛎（Ｏｓｔｒｅａ ｇｌｏｍｅｒａｔａ）为主要种。（２）污损动物在茎上的附着高度（ｈ）随树龄和树高（Ｈ）增大而增大,在最大树龄１７龄植株上平均达１８２ｃｍ。ｈ／Ｈ以５龄树最大,达９１．９％。（３）不同树龄植株上的污损动物种群和动物总量的密度均以４龄树最大。潮间藤壶在１龄和２龄树上为密度的优势种,白条地藤壶在３龄后占优势。动物总生物量以２龄树最大。除１３龄树外,生物量均以潮间藤壶     

一种故障树模块的划分方法

故障树中模块的划分可以有效地降低故障树分析的计算代价 .基于在图中寻找强连接节点的算法 ,给出一种线性时间复杂度算法来检测故障树中的模块 .该算法通过对故障树进行两次深度优先最左遍历来实现 ,其复杂度与故障树中的节点数、边数之和呈线性关系     

On the Mathematical Nature of Wireless Broadcast Trees

Trees are arguably one of the most important data structures widely used in information theory and computing science. Different numbers of intermediate nodes in wireless broadcast trees may exert great impacts on the energy consumption of individual nodes, which are typically equipped with a limited power supply in a wireless sensor network; this limitation may eventually determine how long the given wireless sensor network can last. Thus, obtaining a deep understanding of the mathematical nature of wireless broadcast trees is of great importance. In this paper, we give new proof of Cayley's well-known theorem for counting labeled trees. A distinct feature of this proof is that we purely use combinatorial structures instead of constructing a bijection between two kinds of labeled trees, which is in contrast to all existing proofs. Another contribution of this work is the presentation of a new theorem on trees based on the number of intermediate nodes in the tree. To the best of our knowledge,this work is the first to present a tree enumeration theorem based on the number of intermediate nodes in the tree.     

按层访问树节点的算法

访问树的某层节点或部分节点（分层遍历）在软件设计中非常重要，但分层访问随机生成的树不是容易的。文章对树的分层遍历算法进行了研究。     

石灰岩山地中侧柏、油松混交林的生物量

采用森林收获法中的平均木法,在石灰岩山地侧柏和油松各组的混交林和纯林中分径级对等地选择标准木,建立数学模型,估测各标准地每公顷林分的生物量;在灌木和草本植物中利用面积比例的方法,测定不同林分中灌草层的生物量.同时分析了石灰岩山地中混交试验林及其纯林中乔木层和林下植物的现存生物量状况.结果表明:混交林中乔木层生物量小于侧柏纯林和油松纯林的生物量;混交林中灌草层的生物量小于侧柏纯林和油松纯林的生物量;然而混交林的总生物量大干侧柏纯林和油松纯林的总生物量.     

广西防城港市万鹤山鹭林植物的初步研究

用样方调查结合实地逐株统计方法，调查广西防城港市万鹤山鹭林植物，结果表明，万鹤山鹭鸟几乎全部聚集在以许氏家族房屋为中心直径为800m^2左右的半圆范围内的次生林中，白鹭的营巢植物群落的乔木层主要是马尾松（Pinus massoniana Lamb.）。郁闭度0．6，下层以三叉苦（E.lepta(Spreng.)Merr.）占优势，灌木层盖度40％与草本层成团状分布；营巢树共有12种，马尾松和三叉苦均为10巢／株，其余10种平均单株营巢数为2－8株，夜鹭的营巢植物群落为典型的马尾松－桃金娘－五节瓦＋铁芒萁群落，林分郁闭度0．7，营巢树仅为马尾松，鹭 取食的的任何部分，但在权桠建巢，常到树冠顶部了望和停留，挤压幼枝、损折干枝，破损树皮以及所排粪便覆盖和污损树叶等，影响鹭林植群的演替，但不改变演潜方向，而且鹭林植物群落及周围森林无明显病虫害发生，建议建立自然保护区，有效保护近海水域及周围森林，宣传教育群众爱护鹭鸟。     

大石门沟森林公园群落结构与物种多样性特征

采用典型样地法,利用物种多样性指数、均匀度指数、生态优势度指数分析大石门沟森林公园群落结构和物种多样性.结果表明:1)乔木和草本种类丰富,但灌木种类较少.调查区域内乔木共28种,灌木26种,草本91种,分属58科107属,各种类主要以阔叶落叶种为主;2)群落水平结构分布规律不明显,但在垂直结构上呈现出一定的规律性,可分为乔木层、草本层、灌木层.乔木层和草本层结构相对复杂稳定,灌木层结构单一;3)各群落乔木层优势种明显,群落Ⅰ、群落Ⅱ、群落Ⅲ都由3~4个优势种组成,群落Ⅳ乔木层只有1种优势种,如果不进行人工干预,短时间不会改变这种状况;4)群落间的物种多样性指数差异不显著,但各群落的灌木层多样性指数远小于乔木层和草本层,即草本层乔木层灌木层,物种多样性与物种丰富度和分布均匀度呈正相关.整体来看,大石门沟森林公园物种多样性指数整体趋势为群落Ⅱ群落Ⅲ群落Ⅰ群落Ⅳ.     

一种时延约束的多共享组播树构造算法

该文提出了一种时延约束的多共享组播树构造算法，以解决多点到多点组播路由情况下单棵共享树无法满足时延约束的问题。该算法构造覆盖所有源节点和目的节点子集的多棵共享树以满足时延约束的要求，并通过减少共享树个数降低管理开销。该算法计算以每个节点为中心的共享树所能达到的目的节点的子集，将原问题转换为集合覆盖问题，并采用基于矩阵的启发式算法进行求解。仿真实验将该算法和同类算法进行比较，结果表明该算法在不增加管理开销和中心数的情况下，有效地减少了运行时间。     

狮子关库区植物群落乔木层优势种及群落分类

对狮子关库区植物群落乔木层优势种及群落分类进行了研究，结果显示：库区乔木层优势种19种，包括常绿阔叶树7种、落叶阔叶树10种、针叶树2种。据此，库区有5个植被型17个群系34个群丛。     

一种基于扩展DOM树的Web数据自动抽取方法

Web数据抽取是当前的一个研究热点,目前还没有统一有效的抽取方法．在此提出一种研究思路,首先将Web页面的DOM树进行扩展,添加视觉特征和链接特征．然后计算多个相似页面的扩展DOM树中节点和子树的新颖度,接着由新颖度识别对象数据并且依据数据项角色抽取出数据,最后将对象数据保存为XML文档．通过实验分析,验证了这个方法具有较好的抽取效果．