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991.
Groundwater productivity-potential (GPP) was analysed using the data mining models of an artificial neural network (ANN) and a support vector machine (SVM) in Boryeong city, Korea. The groundwater-productivity data with specific capacity (SPC) is strongly related to hydrogeological factors, and hence the relation may allow for groundwater potential mapping from hydrogeological factors through the ANN and SVM models. A back-propagation algorithm was used for the ANN model while a polynomial kernel was adopted for the SVM model. For the validation of the GPP maps generated from the ANN and SVM models, the area-under-the-curve analysis was performed using the SPC values of well data. The accuracies achieved from the ANN and SVM models are about 83.57 and 80.83%, respectively. It proves that the ANN and SVM models will be highly conducive to developing useful groundwater resources. 相似文献
992.
近些年来,人机对话系统作为自然语言处理的重要问题之一受到了越来越多的关注.基于大数据的深度学习的方法在对话系统中被广泛应用.本文首先介绍了人机对话系统的研究背景,然后以基于多轮交互的对话系统为例,着重介绍了任务型和非任务型对话系统的主要类型和目前的研究进展,并对评估对话系统的主要方法进行了概述.最后,结合当前研究现状,对多轮交互的人机对话系统的研究方向进行了展望. 相似文献
993.
基于人工神经元网络技术的土地利用/覆盖变化探测 总被引:6,自引:0,他引:6
针对现有的一些土地利用/覆盖变化探测方法存在的某些不足,提出了利用人工神经元网络(antificial neural network,ANN)进行土地利用/覆盖变化探测的方法,并对ANN网络的输出输出,网络结构和不同的网络模型进行了深入研究,充分利用已有的基础地理信息和高分辨率遥感影像辅助选取了ANN训练样本,试验结果表明,利用ANN总体上可提高土地利用/覆盖变化探测效率。 相似文献
994.
995.
层状云系人工增雨潜力评估研究 总被引:17,自引:8,他引:17
层状云系是中国人工增雨催化作业的主要对象.云系人工增雨潜力的大小是判断是否作业的最为重要的科学依据.但是,目前中国还没有一套比较完整的综合判断云系人工增雨潜力的评估方法.自然降水形成过程是个复杂的科学问题,因此判断人工增雨潜力也是一个非常复杂的科学问题.作者利用中尺度MM5数值模式模拟的层状云系研究与人工增雨潜力有关的要素,从理论上研究了不同要素与降水的关系.在分析云体的垂直结构、降水机制、水汽厚度、冰面过饱和水汽量、云水厚度、过冷水含量、冰晶浓度、降水效率(凝结水降水效率和凝华水降水效率)等潜力要素基础上,获得了新的潜力要素,例如 "催化-供给" 云结构、降水机制、冰面过饱和水汽量,并提出了定性综合判断云系人工增雨潜力思路. 相似文献
996.
997.
998.
999.
Based on presumed active fault and corresponding model, this paper predicted the near-fault ground motion filed of a scenario earthquake (Mw=6 3/4 ) in an active fault by the explicit finite element method in combination with the source time function with improved transmitting artificial boundary and with high-frequency vibration contained. The results indicate that the improved artificial boundary is stable in numerical computation and the predicted strong ground motion has a consistent characteristic with the observed motion. 相似文献
1000.
人工神经网络模型在渭河下游洪水预报中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对渭河下游站点的时间序列及空间分布的分析,确定出影响华县站流量的时间和空间信息,并将其引入神经网络模型;采用典型的BP神经网络,重点对网络的隐含层节点数、训练次数和学习率进行分析,构建了渭河下游华县断面流量预报的人工神经网络模型;并采用RMSE、NSC和相关系数 R作为模型效果评定标准,将其与传统多元统计回归模型进行了对比。结果表明,所建的BP神经网络模型较多元统计回归模型的预报效果有显著的提高。 相似文献