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21.
人工神经网络模型反演植被生物量参数 总被引：9，自引：0，他引：9
该文利用 1988年小麦生长期中生物量参数和微波 (10 2GHz)主被动遥感实测数据 ,作为输入输出I/O矢量对 ,训练人工神经网络为参数反演模型。然后用 1989年小麦生长期中微波主被动遥感实测数据和该神经网络模型 ,来反演其生物量参数在整个 1989年生长期中的变化。反演结果与遥感实测结果作了很好的比较 相似文献
22.
应用人工神经网络的方法，利用３０次强震震后１天和２天内的地震资料作为学习样本，对广西及其邻区发生的４次地震的震型作了早期预测判定，结果表明应用效果较好，正确率达７５％。该方法值得进一步研究。 相似文献
23.
人工神经网络与分析测试技术的研究与发展 总被引：8，自引：0，他引：8
回顾了人工神经网络研究的发展历程，简要介绍了神经网络模型与算法，对分析测试技术和相关学科中的人工神经网络研究及在流程控制、错误诊断、参数估计、传感器模型、模式识别与分类、环境监测与治理及光谱与化学分析中的应用等作了评述。引用参考文献１１３篇。 相似文献
24.
滑坡定量预测的非线性理论方法 总被引：19，自引：0，他引：19
滑坡时空预测是当前滑坡研究中的难题，特别是滑坡时间预测工作，其进展缓慢。本文基于非线性科学理论，分析了滑坡活动的分形特征及时间分形预测方法，研究了滑坡空间预测的人工神经网络特征，系统介绍了滑坡时间预测的非线性动力学理论。在此基础上，讨论了滑坡定量预测的发展趋势。 相似文献
25.
在用经验统计方法和降水判别函数进行24h和12h晴雨预报的基础上，再用BP人工神经网络建立降水量级预报模型。经2003年汛期试用，预报准确率高于上级指导预报准确率，12h预报准确率高于24h预报准确率。 相似文献
26.
地球化学场精细结构解析方案与应用 总被引：2，自引：2，他引：2
为满足勘查地球化学对化探数据处理越来越精细的要求，把人工神经网络和统计分析结合起来形成地球化学场精细结构解析方案。该方案包括对地球化学样品的分类和对各类样品性质的详细研究，目的在于提供便捷的数学和计算机软件工具，以提取化探数据中的深层信息。可以用于：①研究各组样品中元素含量水平和组合特征以解释可能的矿种；②研究元素组合特征与指示元素的关联和区别以揭示可能的成矿作用过程；③研究异常样品的空间组合属性以揭示地球化学场的精细结构；④研究异常样品之间的差异性以缩小找矿靶区；⑤综合分析以确定剥蚀深度和找矿前景。该方案也适用于环境地球化学及矿产资源预测研究。 相似文献
27.
28.
29.
基于神经网络的区域生态环境分类方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
如何利用智能化信息提取技术,进行区域生态环境自动分类,一直是一种前沿性研究。该文在分析研究区自然景观特征的基础上,总结了影响区域生态环境的建模要素,基于神经网络技术,并根据生态环境的遥感探测机理,利用TM卫星遥感数据中的可见光、热红外、植被指数(NDVI)以及DEM数据,建立了基于BP神经网络的区域生态环境信息自动提取模型,形成了一种新的生态环境分类方法,其分类结果与实际情况完全一致。 相似文献
30.
一种裸露土壤湿度反演方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。 相似文献