广西教育厅科研项目(200911LX491)
- 作品数：5 被引量：15H指数：2
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- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 虫情分析关联规则挖掘系统设计
- 2010年
- 该文采用了一种改进的频繁项目集算法对虫情分析关联规则进行了数据挖掘,并以实例挖掘出对虫情预测有用的关联规则,对虫情预测有一定的现实意义。
- 韦艳玲廖燕玲
- 关键词：关联规则数据挖掘
- 基于F检验的模糊聚类小额农贷信用风险预测被引量：6
- 2011年
- 信用风险是贷款业务中的关键问题。对贷款农户的信用风险进行预测分析是搞好小额农贷业务的关键环节。笔者利用模糊聚类对农户进行软分类,并应用F检验找出合理分类,建立了小额农贷信用风险预测模型。实验表明使用该方法能取得较好的效果,具有良好的应用前景。
- 韦艳玲
- 关键词：模糊聚类小额农贷信用风险
- 基于遗传神经网络的高校计算机等级考试过级预测被引量：1
- 2012年
- 采用遗传神经网络,对高校计算机等级考试进行过级预测。该算法采用三层BP神经网络,加入遗传算法对网络输入进行了优化,能够预测学生的过级情况。教师可针对可能不通过的学生进行强化训练,为学生顺利过级及教师教学提供一定的的帮助。
- 韦艳玲
- 关键词：遗传神经网络高校计算机等级考试
- 一种改进的RBF神经网络在预测虫害中的应用研究被引量：7
- 2013年
- 针对神经网络在小样本预测时存在泛化能力降低的问题,提出了一种改进的RBF神经网络预测虫害的方法。这种方法结合了模糊聚类可以对样本进行去噪及RBF神经网络推理,具有速度快、无局部极小问题存在的优点。同时提出一种对RBF的中心、宽度和权值进行调整的RBF神经网络的学习算法。仿真结果表明,该方法能有效解决对小样本预测虫害的模糊性、相关性和非线性问题。而且预测结果准确,简单实用,效果较好。为农业预测虫害提供了一种新的预测方法,对促进农业生产的稳步发展和农民增产增收,都能够产生积极的作用。
- 韦艳玲
- 关键词：RBF神经网络学习算法虫害
- ELM在虫害预测中的应用研究被引量：1
- 2012年
- ELM(极限学习机)简单、易用,学习速度快且泛化性好,故将ELM引入虫害预测中。为了更好地提高ELM的效率和精度,首先采用模糊聚类对所有样本进行预处理,再把处理后的数据作为ELM的输入数据进行训练和预测。仿真实验结果表明,经过模糊聚类处理后,ELM预测精度较高,泛化性好,能够满足虫害预测对准确率和实时性的要求。通过实例,为虫害预测的应用提供一种新方法。
- 韦艳玲
- 关键词：模糊聚类虫害
