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湖南省自然科学基金(10JJ3066)

作品数:2 被引量:5H指数:1
相关作者:周国雄沈学杰邓晨曦更多>>
相关机构:中南林业科技大学湖南环境生物职业技术学院更多>>
发文基金:湖南省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术农业科学轻工技术与工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇轻工技术与工...
  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇烟草
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇组合预测
  • 1篇联想记忆
  • 1篇联想记忆神经...
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇过程神经网络
  • 1篇孵化
  • 1篇孵化过程
  • 1篇SVM

机构

  • 2篇中南林业科技...
  • 1篇湖南环境生物...

作者

  • 2篇周国雄
  • 1篇沈学杰
  • 1篇邓晨曦

传媒

  • 1篇数学的实践与...
  • 1篇系统仿真学报

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于神经网络的孵化过程组合预测方法被引量:4
2014年
针对禽蛋孵化过程是一个具有高度非线性、大滞后且强耦合性的农业生产过程,常规的控制方法难以达到较好的控制效果,提出一种禽蛋孵化过程的组合预测方法。该方法分别采用神经网络模型和过程记忆神经网络对禽蛋孵化过程温、湿度进行预测,然后采用方差–协方差优选组合预测法对两种单一模型的预测结果进行加权集成,以获得较为准确的预测精度,实现禽蛋孵化过程温度和湿度的有效预测。仿真运行结果表明对两种单一预测模型的预测结果进行加权组合后得到的组合预测模型的预测精度明显要优于单一预测模型,能较好的预测孵化过程温、湿度,从而较好的保证禽蛋孵化过程的稳定控制。
周国雄廖迎新沈学杰
关键词:过程神经网络联想记忆神经网络孵化组合预测
基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法被引量:1
2017年
针对烟草化学成分与卷烟制品香级之间确定的数学模型难以建立的问题.提出了一种基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法.方法首先使用混合核SVM独立训练多个个体支持向量机,然后利用改进的离散型萤火虫群优化算法选择部分精度较高、差异度较大的个体分类器参与集成,最后通过多数投票法得到最终的分类预测结果.对比实验结果表明,算法在分类准确度上具有较大的优势,证明了算法的有效性·从而为烟草的香级分类提供了可靠依据.
邓晨曦周国雄
共1页<1>
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