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本文研究了一个含有n+1个神经元的多时滞BAM型神经网络模型.利用儒歇定理及其推论分析了该动力特征方程根的分布情况,进而得到动力系统稳定和Hopf分支存在的条件,画出了分支图.研究了该动力系统的Pitchfork分支,得到了Pitchfork分支曲线,讨论了在分支曲线的不同区域里平衡点的稳定性. 相似文献
73.
滇西南地区拥有丰富的丛生竹林景观和珍稀特有竹种资源,但竹资源分布储量不清、监测技术缺乏等问题很大程度限制了竹资源开发与利用。基于Sentinel-2A影像数据,采用反向传播神经网络、支持向量机、随机森林三种机器学习分类方法进行沧源县丛生竹林信息提取及精度评价,利用Google Earth影像和DEM数据对竹资源分布的空间和地形特征进行了分析。结果表明,随机森林分类精度优于支持向量机和反向传播神经网络,分类总体精度达90%,Kappa系数达0.87,竹林用户精度达81%。沧源县共有竹林138.07 km2,主要分布于城镇村庄、道路、水系和耕地周边,以四旁竹和防护竹林为主,采用Sentinel-2A10 m的分辨率很好地提取了空间上分布分散的丛生竹林。沧源县竹林主要分布在海拔900~2000 m,坡度范围大都位于缓坡和斜坡。研究结果可为沧源县竹资源开发利用提供数据支持,研究方法可作为大型丛生竹遥感监测的参考。 相似文献
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本文对强稀疏联结吸引子神经网在持续外场作用下神经元的局域活性进行了考察.对恒稳定性的情形给出了其概率分布分式.数值计算对不同情形下其固定分布行为提供了直观而又生动的观察.将分布图与吸引子结构进行了有比较的分析.我们的结果表明:强外场将导致分布图上阻碍神经元正确驰豫过程的不利屏障峰的出现.利于理想检索的有效分布仅能由适度的外场来取得.而且适度的外场对分布或检索的改善又会因网络过载而受到限制. 相似文献
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地表可燃物含水率是森林火险等级和火行为变化的重要指标,其预测模型对于火险预测、火灾管理等具有显著作用。本研究基于蒙古栎及樟子松林地的野外气象因子以及地表死可燃物含水率数据,进行气象因子随机森林相对重要性排序以及皮尔逊相关性分析,并使用深度学习中的卷积神经网络以及气象要素回归法预测可燃物含水率。结果表明:野外蒙古栎的可燃物含水率显著高于樟子松。随机森林结果表明,对于可燃物含水率具有显著作用的因子排列顺序从大到小为湿度、温度、降雨、风速、太阳辐射;相关性分析表明,当日的温度、湿度、降雨对于可燃物含水率具有显著影响,同时,气象因子之间也存在一定的相关性。卷积神经网络模型对于蒙古栎及樟子松林地表可燃物含水率的预测R2分别为0.928、0.905,平均绝对误差(MAE)分别为6.1%、8.1%,平均相对误差(MRE)分别为8.9%、4.2%;气象要素回归法的R2分别为0.495、0.525,MAE分别为30.5%、39.5%,MRE分别为52.1%、32.6%,卷积神经网络模型精度显著高于气象要素回归法。研究表明,深度学习的卷积神经网络能够为今后的可燃... 相似文献
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行道树叶绿素变化的高光谱神经网络模型 总被引:3,自引:0,他引:3
采样分析了城市行道树(长春市主要街道)与对比区(净月潭国家森林公园)相应树种的叶绿素变化,并对由叶绿索变化引起的光谱反射率以ASD光谱仪进行了测试,并对二者之间的关系进行了单波段回归分析、V1植被指数与叶绿素含量的模型分析以及神经网络模型分析。结果表明,1)城市环境对行道树叶绿素有重要影响,但是对针叶树种响应较小,而阔叶树种响应较大;2)光谱反射率与测试树种叶绿素含量关系密切,在740~760nm附近确定性系数达0.72以上;3)PSSR植被指数与测试树种的叶绿素含量关系密切,幂函数回归的决定系数R^2为0.82左右。3)神经网络模型能够提高光谱反射率模型反演植被叶绿素含量的水平,模型的决定系数R^2高达0.97。表明高光谱遥感可以用来监测因城市环境引起的植被叶绿素变化。 相似文献
78.
79.
本文主要研究利用思维脑电信号来控制假手动作。采用小波变换对思维脑电信号进行分解,选取合适的子带信号并提取相应能量特征,组成特征向量输入BP神经网络进行分类识别。整个信号处理过程在LabVIEW软件平台上实现,并利用其串口通信模块输出控制指令来控制假手的张开和闭合。 相似文献
80.
涡度相关法是在湖泊开展CH4通量长期连续观测的重要方法。受到多种因素的影响,CH4通量观测数据存在大量缺失。为重构完整的CH4通量时间序列,就需要适宜的数据插补方法。本研究利用太湖涡度通量观测网络东部的避风港站点2014—2017年的常规气象数据及涡度相关观测的CH4通量数据,在分析半小时尺度以及日尺度CH4通量影响要素的基础上,测试了非线性回归法以及随机森林算法和误差反向传播算法在半小时尺度及日尺度上插补CH4通量缺失数据的可行性。结果表明: 在半小时尺度上,避风港站生长季CH4通量主要受到底泥温度、摩擦风速、气温、相对湿度、潜热通量和20 cm处水温的影响,非生长季主要受到相对湿度、潜热通量、风速、感热通量和底泥温度的影响,而在日尺度上CH4通量主要受潜热通量和相对湿度的影响。在对CH4通量缺失数据的插补中,随机森林模型在所有时间尺度上都表现为最佳的插补性能,其中,将日序、太阳高度角、底泥温度、摩擦风速、气温、20 cm处水温、相对湿度、气压和风速作为输入变量的随机森林模型更适用于半小时尺度缺失数据的插补;将日序、底泥温度、摩擦风速、气温、20 cm处水温、相对湿度、气压、风速和向下短波辐射作为输入变量的随机森林模型更适用于日尺度缺失数据的插补;整体上,插补模型对日尺度缺失数据的插补优于半小时尺度。 相似文献