微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2008年
36期
239-241
,共3页
陈文霞%陈安升%蔡之华%杜均
陳文霞%陳安升%蔡之華%杜均
진문하%진안승%채지화%두균
高光谱%物谱建模%人工神经网络%GEP算法
高光譜%物譜建模%人工神經網絡%GEP算法
고광보%물보건모%인공신경망락%GEP산법
本文在分析铀成矿光谱吸收特征的基础上,利用改进的人工神经网络在Matlab仿真实验平台上进行了高光谱物谱建模研究;基于基因表达式编程GEP算法进行了物谱关联模型挖掘探索;并将人工神经网络模型与基因表达式编程模型在测试数据上的预测结果进行了对比.结果表明:尽管后者训练时间要比前者长,但预测精度较高、结果易解释.
本文在分析鈾成礦光譜吸收特徵的基礎上,利用改進的人工神經網絡在Matlab倣真實驗平檯上進行瞭高光譜物譜建模研究;基于基因錶達式編程GEP算法進行瞭物譜關聯模型挖掘探索;併將人工神經網絡模型與基因錶達式編程模型在測試數據上的預測結果進行瞭對比.結果錶明:儘管後者訓練時間要比前者長,但預測精度較高、結果易解釋.
본문재분석유성광광보흡수특정적기출상,이용개진적인공신경망락재Matlab방진실험평태상진행료고광보물보건모연구;기우기인표체식편정GEP산법진행료물보관련모형알굴탐색;병장인공신경망락모형여기인표체식편정모형재측시수거상적예측결과진행료대비.결과표명:진관후자훈련시간요비전자장,단예측정도교고、결과역해석.
