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1.
森林发展系统的一个非线性半离散模型 总被引:2,自引:2,他引:0
王定江 《数学的实践与认识》2003,33(2):86-90
本文建立了森林发展系统的一类非线性林龄面积结构的半离散模型 ,并讨论了半离散系统解的存在唯一性 ,给出了线性半离散系统稳定的一些充分条件 相似文献
2.
3.
基于突变论的林火蔓延分析 总被引:8,自引:0,他引:8
在对森林火灾进行能量和质量守恒分析的基础上,把尖点突变模型应用于森林火灾蔓延的预测,使突变理论在 森林火灾的模型中从理论上有了初步的应用。文中计算了林火发生突变时的一些分歧点,分析了林火突变的特点和变化规 律。 相似文献
4.
文章针对民营企业中的信息技术业,建立包含盈利能力、营运能力、偿债能力、扩张能力、创新能力与公司规模6个方面的指标体系,采用整合改进遗传算法和神经网络的GA-BP算法,对企业的成长性建立模型进行预测与分析.进一步,为验证模型性能,从WIND金融数据库获取数据并进行预处理后,测试集上可决系数R2为0.9990,性能优于其他五种机器学习算法.通过公司市值增长率进行相关系数分析,对建立的模型进行有效性检验,结果表明所选特征的有效性与合理性.最后通过随机森林进行封装特征重要性排序,对指标模型进行简化,选出的8个特征在测试集上改进GA-BP算法的R2为0.8927,再次证明了最初指标选择的合理性. 相似文献
5.
虫害检测算法研究是开展虫害快速、准确监测,制定精准森防检疫措施的重要基础。以毛竹叶片为研究尺度,基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结,选择并实测叶损量LL、相对叶绿素含量RCC、相对含水量RWC、原始光谱的733.66~898.56 nm值(ρ733.66~898.56)、一阶微分光谱的562.95~585.25 nm值(ρ′562.95~585.25)与706.18~725.41 nm值(ρ′706.18~725.41)等理化参数,随机划分实验组(63组)和验证组(37组)并设计5次重复实验;分别运用Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型,从检测精度、Kappa系数及R2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。结果显示,Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林的检测精度分别为69.19%,65.41%,83.78%,Kappa系数分别为0.576 9,0.532 4和0.778 8,R2分别为0.722 2,0.582 6和0.870 9,总体而言,三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力,随机森林的检测效果最优,Fisher判别分析次之,再次为BP神经网络;从分等级来看,随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络,但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考,并为进一步建立冠层、遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。 相似文献
7.
讨论非定常森林发展系统的动力学模型,证明了方程解的存在唯一性,并用Lyapunov稳定性理论讨论了系统的稳定性. 相似文献
8.
《数学的实践与认识》2015,(18)
通过引入全局损失函数,提出了一种全局优化的随机森林模型算法,称为θ-β型随机森林,并且利用改进后的模型对城市遥感图进行了检测与识别,识别准确率与识别速率都得到了一定的提高.方法在经典随机森林模型的基础上加入前向反馈模型(Forward Stagewise Additive Model),通过每一层节点的训练结果干预下一层的训练数据(从而改变阈值θ的选择)与训练步长(β),使得最后训练得到的型随机森林收敛速度更快,预测结果更为准确. 相似文献
9.
石斛是一种常用的中药材,经常使用新鲜的或干燥的茎条入药,有益胃生津、滋阴清热的效果。近年来,药理学研究探索出石斛具有抗白内障、抗氧化、抗肿瘤、提高免疫力的作用,其在许多病例中疗效显著,引起了国内外学者的关注,然而不同时间采集的石斛中氨基酸、微量元素等含量各不同,其对应药用价值,价格也不同,因此石斛价格等级分辨的研究具有重要意义。为快速鉴别不同价格、不同药效的石斛,研究了随机森林分类模型结合激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对石斛价格等级进行分析建模。选取5个等级的石斛样品进行建模,为了对样品进行精确稳定分析,所有石斛样品均通过粉碎压片减小实验误差。采用1 064 nm波长的Nd∶YAG脉冲激光器作为激发光源,设置激光脉冲能量50 mJ,探测延时1μs,采集五个等级石斛样本的光谱数据,每个等级的样本采集40组光谱,共200组数据,并采用归一化处理,使所有的光谱数据转换到-1~1之间。采用归一化处理后的光谱数据进行主成分分析,通过主成分分析获得前7个主成分的得分矩阵,其累计解释95.24%的光谱信息。将选取的7个主成分作为输入,建立波段为220~880 nm的随机森林鉴别模型。并将石斛样本编号打乱,任意选取50%的光谱数据作为训练集,剩下50%的光谱数据作为测试集,默认决策树个数ntree为500,分裂属性集中属性个数mtry为5,建立模型对不同等级的石斛进行分类。等级一、二、三、四、五的识别率分别为95.45%, 100%, 78.26%, 94.12%和85%,平均识别率为90.57%。为提高识别率,研究了不同的ntree和mtry对分类模型的影响,利用袋外数据误差率估计对随机森林的两个参数进行了优化。选择ntree为300,mtry为1,等级一、二、三、四、五的识别率分别为100%, 100%, 92.31%, 100%和90%,平均识别率为96.46%,识别率提高了5.89%。综上所述,采用LIBS技术结合优化后的随机森林模型鉴别石斛等级具有一定的可行性,为未来快速鉴定不同价格的石斛等级分类提供了可行性的判别系统。 相似文献
10.
建立了适用于湖南安化黑茶的高效液相色谱指纹图谱分析方法。样品用水在90℃恒温水浴中浸提20min,以C18色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm)分离,甲醇-0.1%磷酸溶液为流动相梯度洗脱,检测波长为270nm,流速为1.0 m L/min,黑茶的各种组分得到较好分离,共确定18个色谱峰作为安化黑茶的特征指纹峰,并通过对照品分析对其中12个峰进行确证。运用相似度评价、主成分分析、正交偏最小方差判别分析(Orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)和随机森林法对78个黑茶样品指纹图谱进行了化学模式识别研究和变量重要性判定。结果表明联合指纹图谱分析法和随机森林法可有效区分湖南安化黑茶和其他产地的黑茶。该方法操作简单,精密度、稳定性和重现性良好,为安化黑茶的鉴别和质量控制提供了实验依据。 相似文献