导读:本文包含了神经网络法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,耕地,襄阳,栅格,阈值,页岩,阳极。
神经网络法论文文献综述
周访滨,邹联华,张晓炯,孟凡一[1]（2019）在《栅格DEM微地形分类的BP神经网络法》一文中研究指出栅格DEM微地形分类是数字地形精细化应用的基础,基于规则化知识的栅格DEM微地形分类方法存在自动化程度低、分类残缺等问题。本文利用BP神经网络的优势构建了栅格DEM微地形分类的人工智能方法与实现途径。以山体部位分类为微地形分类典型样例进行试验验证与分析,试验结果表明,栅格DEM微地形分类的BP神经网络法较已有的地形因子迭加分析方法存在明显优势,不仅在流程上可避免烦琐的数据迭加分析过程,而且分类结果的完整性和错分率都得到有效改善;在山体部位分出的6种微地形中,冲积地对该方法适应性最强,准确率为100%,背坡的适应性最弱准确率为89.23%。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年10期）
李婷婷[2]（2019）在《基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究》一文中研究指出随着商业银行金融业务的发展和体制改革的不断深化,国内各商业银行之间的竞争日趋激烈,这一趋势在国内金融产品营销上的表现得尤为突出。各银行为了获取更多的客户资源、占有更大的市场份额,往往采取"简单"的性价比竞争和"此起彼伏"的推销宣传战,其弊端显而易见。这就要求银行要采取以客户为中心的策略,根据客户的类型和需求提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案。因此,营销模型成了预测利润,提高客户满意度、忠诚度的有效指导工具。近几年迅速发展起来的数据挖掘技术就是实现这一目标的重要手段。本文通过BP神经网络对产品营销响应进行预测分析,指导营销方案的设置和提高效率。(本文来源于《现代营销(下旬刊)》期刊2019年10期）
文旭卿,胡赤兵,郑会康,王昭根[3]（2019）在《基于BP神经网络法的某公路隧道涌水量研究》一文中研究指出隧道突涌水会使隧道施工安全性和施工顺利程度受到干扰,并且会影响到隧道建成运营质量,准确的预测隧道涌水量可以起到指导施工,保证工程质量的作用。以江西某公路为研究对象,选取地质构造、渗透率、降水量和水头高度作为评价因子,基于BP神经网络建立了公路隧道涌水量预测模型,成功的对公路隧道涌水量进行了预测,取得了良好的效果。(本文来源于《山西建筑》期刊2019年14期）
赖奂汶,李小花,黄清安[4]（2019）在《一个新的实验方法的介绍——人工神经网络法在金属表面处理中的应用》一文中研究指出简要介绍了人工神经网络和BP神经网络;重点介绍了人工神经网络在金属(铝及其合金、镁合金、钛合金、锆合金以及铜材)表面处理中的应用。经过实验数据或文献数据训练学习,经检验人工神经网络可以实现:(1)预测氧化膜层的性能(厚度、显微硬度);(2)优化工艺条件;(3)实现金属氧化物纳米管的可控制造;(4)优化电解液(或抛光液)的配比。(本文来源于《2019’全国转化膜及表面精饰技术论坛论文集》期刊2019-08-02）
齐留洋,王德胜,刘占全,崔凤,徐晓东[5]（2019）在《矿山预裂爆破效果预测的BP神经网络法》一文中研究指出为简化矿山预裂爆破效果预测环节、提高预测精准度,针对传统预裂爆破效果评价注重预裂坡面成型的不足,考虑到露天矿山边坡时常受到爆破破岩振动等动态荷载影响的特点,结合BP神经网络,提出了既考虑坡面成型标准又顾及爆破振动对边坡影响的矿山预裂效果预测方法。将单孔装药量、平均孔深、孔距、振动速度峰值(水平、垂直)、振动主频(水平、垂直)、爆心距等参数作为神经网络输入参数,将预裂坡面的平均振动速度、半孔率、不平整度、裂隙系数等参数作为神经网络输出参数。基于24次临近边坡的爆破技术数据建立了矿山预裂爆破效果的BP神经网络预测模型。3次现场爆破预测试验表明:通过神经网络内部的自组织结构,将岩石性质、工程地质条件等与控制预裂爆破效果有关的因素进行简化,可将平均振动速度的预测相对误差控制在7%左右,将半孔率、不平整度、裂隙系数的预测相对误差控制在3%左右,对于提高爆破预裂效果的预测精度有一定的参考价值。(本文来源于《金属矿山》期刊2019年07期）
王凤艳,汤玉福[6]（2019）在《人工神经网络法在大清河水质评价中的应用》一文中研究指出为对大清河水质进行综合评价,文中通过人工神经网络法,借由非线性处理单元来模拟人脑神经元原理,经过对比分析及模拟,效果达到精度要求,评价结果具有真实性和客观性。因此,B-P网络用于水质综合评价,具有可行性。(本文来源于《东北水利水电》期刊2019年06期）
刘跃杰,刘书强,马强,姚宗森,佘家朝[7]（2019）在《BP神经网络法在叁塘湖盆地芦草沟组页岩岩相识别中的应用》一文中研究指出对于复杂岩性页岩岩相的识别,传统的建立岩相图版的方法因未充分考虑到测井数据间的相似性造成的干扰以及与岩心实验数据尺度上的差异性,导致建立的识别图版中不同类别的样本点相互重迭、界限模糊,预测偏差较大。针对该问题,以叁塘湖盆地马朗凹陷芦草沟组二段为例,在对储层特征充分认识的基础上,采用了一种基于主成分分析的BP神经网络方法,首先分析研究区岩心资料并对其进行归类组合,划分出富有机质纹层相、富碳酸盐纹层相和富凝灰质纹层相3种岩相类型,以便缩小与测井数据间的尺度误差;其次建立岩相图版并提取自然伽马、声波时差、补偿密度、补偿中子、电阻率等5条对岩相变化响应较为敏感的测井曲线,分析各主成分的因子载荷地质因素并优选出3个含有大量岩相信息的主成分PC2,PC3和PC4;最后建立起岩相与测井曲线间的映射关系,同时对研究区重点井芦1井进行了验证性的岩相识别。结果表明,与传统图版识别方法相比,将主成分分析与BP神经网络相结合的岩相识别方法可有效消除测井曲线相似性带来的干扰,解决因岩心数据与测井数据尺度不同所造成的预测偏差增大的问题,使岩相识别正确率得到明显提高。该方法对页岩岩相识别较为实用,具有一定的推广应用价值。(本文来源于《岩性油气藏》期刊2019年04期）
龚朋彬,过惠平,段中山[8]（2019）在《改进BP神经网络法预测环境氡浓度》一文中研究指出针对传统BP神经网络进行环境污染预测时存在预测误差大、泛化能力弱和收敛速度慢等不足,提出了用最大熵原则代替传统BP神经网络均方差准则,推导最大熵原则下神经网络连接权值和阈值调整公式,建立了最大熵BP神经网络。最后利用氡浓度监测数据在Matlab平台进行了仿真实验,结果表明:改进模型的平均预测误差为5.22%,低于传统BP神经网络,同时具有预测结果可靠和泛化能力强的优点,可以较好地用于环境氡浓度预测研究。(本文来源于《核电子学与探测技术》期刊2019年03期）
张朝晖,聂艳,马泽玥[9]（2019）在《基于BP神经网络法的耕地质量定级评价——以襄阳市城区为例》一文中研究指出【目的】耕地质量定级评价工作是准确把握耕地效益水平,有效保护耕地和科学管理耕地的必要前提。【方法】以襄阳市城区耕地为研究对象,从自然要素、社会经济要素、区位因素3方面建立耕地质量评价体系,借助BP神经网络法,通过训练建立网络模型,并以仿真练习得出襄阳市城区耕地质量评价结果。【结果】(1)BP神经网络模型的精度达到0.93左右,建立的网络模型具有一定可行性和精确性;(2)襄阳市城区耕地质量总体水平良好,其中二级地和叁级地最多,面积占比分别为33.56%和46.19%;耕地质量空间分布上呈现由东北向西南递减的趋势。【结论】借助BP神经网络的方法开展耕地质量评价具有一定的可行性和精确性,可为以后的耕地质量评价提供一定借鉴与参考。(本文来源于《中国农业信息》期刊2019年02期）
刘洁莉,刘冬辉,韩登云,徐鑫[10]（2019）在《BP人工神经网络法在大同市日极大风速预报中的应用》一文中研究指出文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2～5.7m·s~(-1)之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。(本文来源于《内蒙古气象》期刊2019年02期）
神经网络法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着商业银行金融业务的发展和体制改革的不断深化,国内各商业银行之间的竞争日趋激烈,这一趋势在国内金融产品营销上的表现得尤为突出。各银行为了获取更多的客户资源、占有更大的市场份额,往往采取"简单"的性价比竞争和"此起彼伏"的推销宣传战,其弊端显而易见。这就要求银行要采取以客户为中心的策略,根据客户的类型和需求提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案。因此,营销模型成了预测利润,提高客户满意度、忠诚度的有效指导工具。近几年迅速发展起来的数据挖掘技术就是实现这一目标的重要手段。本文通过BP神经网络对产品营销响应进行预测分析,指导营销方案的设置和提高效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
神经网络法论文参考文献
[1].周访滨,邹联华,张晓炯,孟凡一.栅格DEM微地形分类的BP神经网络法[J].测绘通报.2019
[2].李婷婷.基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究[J].现代营销(下旬刊).2019
[3].文旭卿,胡赤兵,郑会康,王昭根.基于BP神经网络法的某公路隧道涌水量研究[J].山西建筑.2019
[4].赖奂汶,李小花,黄清安.一个新的实验方法的介绍——人工神经网络法在金属表面处理中的应用[C].2019’全国转化膜及表面精饰技术论坛论文集.2019
[5].齐留洋,王德胜,刘占全,崔凤,徐晓东.矿山预裂爆破效果预测的BP神经网络法[J].金属矿山.2019
[6].王凤艳,汤玉福.人工神经网络法在大清河水质评价中的应用[J].东北水利水电.2019
[7].刘跃杰,刘书强,马强,姚宗森,佘家朝.BP神经网络法在叁塘湖盆地芦草沟组页岩岩相识别中的应用[J].岩性油气藏.2019
[8].龚朋彬,过惠平,段中山.改进BP神经网络法预测环境氡浓度[J].核电子学与探测技术.2019
[9].张朝晖,聂艳,马泽玥.基于BP神经网络法的耕地质量定级评价——以襄阳市城区为例[J].中国农业信息.2019
[10].刘洁莉,刘冬辉,韩登云,徐鑫.BP人工神经网络法在大同市日极大风速预报中的应用[J].内蒙古气象.2019
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