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苏春阳

作品数：7 被引量：24H指数：2
供职机构：中国矿业大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金江苏省基础研究计划国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>

合作作者

题名
作者

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 3篇农业科学

主题

  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 2篇遗传算法
  • 2篇优化BP神经...
  • 2篇拓扑
  • 2篇拓扑结构
  • 2篇网络
  • 2篇基于遗传算法
  • 2篇BP神经
  • 2篇BP神经网
  • 2篇BP神经网络
  • 1篇敌对
  • 1篇信息函数
  • 1篇玉米
  • 1篇玉米蚜
  • 1篇特征提取
  • 1篇天敌
  • 1篇偏最小二乘
  • 1篇偏最小二乘法
  • 1篇权值

机构

  • 7篇中国矿业大学
  • 3篇山东农业大学
  • 2篇中国科学院

作者

  • 7篇丁世飞
  • 7篇苏春阳
  • 5篇贾伟宽
  • 3篇王慧
  • 2篇陈斌
  • 2篇许新征
  • 1篇史忠植

传媒

  • 2篇长江大学学报...
  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇电子学报
  • 1篇石河子大学学...
  • 1篇第29届中国...
  • 1篇第二十九届中...

年份

  • 1篇2011
  • 3篇2010
  • 1篇2009
  • 2篇2008
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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基于遗传算法的优化BP神经网络算法与应用研究
反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络是目前研究最为成熟的神经网络模型之一,由于具有较好的自学习、自适应、鲁棒性和泛化能力,被广泛地运用模式识别、函数逼近和图像处理等各个领域.然而BP网络存在着收敛速...
丁世飞苏春阳
关键词：遗传算法BP神经网络权值拓扑结构
文献传递
应用模糊回归模型预测玉米蚜的种群动态被引量：2
2009年
在研究昆虫生态,对害虫的发生进行预测时,并不要求预测得到十分精确的数值,且也难以得到,只要预测出害虫的发生趋势即可,模糊理论对处理此类问题有独特优势。提出应用模糊回归技术,针对山东宁阳1989-2004年的历史资料,建立玉米蚜的种群动态预测模糊回归模型。同时与利用多元线性回归模型分析预测的结果进行比较,从比较看出用模糊回归模型进行预测有更高的准确性和更好的适用性,证明了新模型的有效性。
贾伟宽王慧丁世飞苏春阳陈斌
关键词：玉米蚜
基于Shannon熵的因子特征提取算法被引量：11
2011年
现存的数据提取算法,大都以方差贡献率作为评价准则,来衡量特征提取的效果.然而方差贡献率注重的是样本相关矩阵特征值的性质,并不能顾及到信息的度量问题.文中将Shannon信息熵理论引入提取算法,定义类概率、类信息函数,通过计算累计信息贡献率来确定提取特征维数,提取效果可以从信息论的角度评价.将此理论与因子分析(FA)结合,建立基于信息熵的FA特征提取算法,利用信息贡献率确定主因子提取的个数.通过实例分析,验证理论的有效性.
贾伟宽丁世飞许新征苏春阳史忠植
关键词：信息函数特征提取方差贡献率
基于熵权的灰色关联度分析天敌对棉铃虫的控制作用被引量：1
2008年
天敌对棉铃虫(Helicoverpa armigera(Hbner))的控制作用存在时空上的序列性和阶段性。根据群落种群的发展规律,将天敌对棉铃虫的控制作用分为4个时期,然后利用基于熵权的灰色关联度分析,得到天敌与棉铃虫的动态关联度,以及天敌之间的关联系数。实例分析表明所得到的结果更加客观,可广泛用于昆虫生态研究。
贾伟宽王慧丁世飞苏春阳陈斌
关键词：熵权天敌
基于因子分析与神经网络组合的害虫测报研究被引量：1
2008年
害虫的发生是非线性动态系统,影响害虫发生的预测因子众多,且存在一定相关性,用神经网络进行预测时,不利于设计与计算。结合因子分析与神经网络的原理,建立基于因子分析与神经网络组合的害虫预测模型,通过因子分析对预测因子进行降维处理,然后将降维后的数据作为网络的输入,经训练后仿真输出预测结果。通过对山东郓城县二代棉铃虫预测的实例分析,证明新模型的预测精度没有降低,网络的收敛速度加快,预测值的误差减小。说明这一模型在农作物的病虫害预测方面有着广阔的应用前景。
贾伟宽王慧丁世飞苏春阳
关键词：害虫
基于遗传算法的优化BP神经网络算法与应用研究
反向传播(Back-Propagation，BP)神经网络是目前研究最为成熟的神经网络模型之一，由于具有较好的自学习、自适应、鲁棒性和泛化能力，被广泛地运用模式识别、函数逼近和图像处理等各个领域，然而BP网络存在着收敛速...
丁世飞苏春阳
关键词：遗传算法BP神经网络拓扑结构函数逼近
文献传递
基于PLS的Elman神经网络算法研究被引量：10
2010年
针对特征变量多的小样本，结合偏最小二乘（Partial Least Squares,PLS）法则原理与Elman神经网络结构性质，提出基于PLS的Elman神经网络算法（PLSElman）.新算法通过PLS对高维小样本进行特征降维时，顾及了与因变量的相关程度，所得到的数据进行网络训练和仿真，明显的简化了网络结构，且可得较精确的网络模型.通过实例分析，结果表明新算法提高了网络的收敛速度、预测的精准率，证明新算法提高网络处理问题的效率.同时为便于验证新算法的有效性，与基于主成分分析（Principal Component Analys，PCA）的Elman神经网络算法（PCAElman）进行了比较，PLSElman算法有明显的优越性.
丁世飞贾伟宽许新征苏春阳
关键词：ELMAN神经网络偏最小二乘法主成分分析
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