段文英
- 作品数：28 被引量：98H指数：7
- 供职机构：东北林业大学理学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：理学农业科学生物学文化科学更多>>
- 关于混合型方程AW_（yy）－2BW_（xy）＋CW_（xx）＋DW_y＋EW_x＋GW＝0的Tricomi问题
- 1995年
- 在椭圆域的外边界σ满足０≤θ≤２π（θ为σ的正向切线与ｘ轴的夹角）的条件下，利用相似于Ｍｏｒａｗｅｔｚ辅助函数的方法，证明广义Ｔｒｉｃｏｍｉ问题的唯一性。
- 段文英
- 基于多重多元回归的木材干燥质量预测模型被引量：3
- 2012年
- 利用多重多元回归分析理论,在干燥过程中建立干燥指标与其影响因素之间的预测模型,从而达到预测含水率、应力的目的。选择温度、相对湿度、干燥时间作为自变量,应力、含水率作为因变量,建立多对多的木材干燥质量预测模型。模型的显著性检验表明,模型的拟合度较高,具有较好的预测能力。
- 丁徽谢健段文英
- 直角坐标系与极坐标系下点位误差
- 2004年
- 讨论了在坐标误差服从均匀分布假设下点的位置误差的分布 ,并在期望误差最小的原则下给出了选择坐标系的条件。
- 段文英
- 关键词：点位误差均匀分布数学期望
- 基于人工神经网络的落叶松干燥模型研究被引量：8
- 2013年
- 采用人工神经网络BP型3层映射模式,对东北林业大学木材干燥实验室俄罗斯产落叶松进行木材含水率测定,干球温度平衡含水率和预热阶段干燥阶段的木材含水率以干燥机内部所测定为基准作为输入矩阵,以所测定的木材降温阶段和湿热阶段所测定的木材含水率作为输出矩阵从而确定3层形式,作出一段周期内落叶松控制系统降温和湿热阶段含水率预测,通过网络训练获得最佳权值,作为预测模拟参数,通过调整干球温度和其他参数使在半自动控制中木材含水率达到可控效果,从而在今后的干燥过程中可以通过含水率的预测得以实现对温度的调控。
- 谢键王晓丰段文英陈广元
- 关键词：BP神经网络落叶松木材木材含水率
- 落叶松木材干燥的BP神经网络模型研究被引量：7
- 2015年
- 以落叶松木材为研究对象,实验在东北林业大学干燥实验室进行,采用MATLAB中log-sigmoid型函数(logsig)和线性函数(purelin)为神经元的作用函数,用落叶松木材的干燥温度、湿度、循环风速及平衡含水率作为输入变量,以木材含水率作为输出变量,构建了4∶S∶1的木材干燥的BP人工神经网络模型。用120组数据对网络模型进行训练及检验,得最适宜的网络结构为4∶10∶1,均方误差函数mse=0.001 7,总体拟合精度为96.86%。该模型能够运用到相同条件下的其他树种的木材干燥。
- 马翔宇王晓丰段文英
- 关键词：BP神经网络落叶松木材木材含水率
- 面向21世纪高等林业院校工科数学系列课改革的思考与实践被引量：1
- 1998年
- 面向２１世纪高等林业院校工科数学系列课改革的思考与实践段文英王学顺（东北林业大学，哈尔滨１５００４０）高等教育面对信息时代的严峻挑战和现代经济社会的新型需求，转变继续性教育思想，树立创造性教育观念，在教育领域已达成共识，并且面向２１世纪高等教育教学内...
- 段文英王学顺
- 关键词：课改创造性教育课程体系改革高等林业院校现代经济
- 全文增补中
- 无穷级数的去括号律与循环抽项交换
- 2006年
- 收敛级数任意加括号后所得级数仍收敛。一般来说,它的逆命题不正确,但附加一些条件,却有可能是正确的,文中对此展开了讨论,并由此得出一定条件下级数的去括号律,以此来研究循环抽项交换规律。
- 郝铁钢段文英王丽艳
- 关键词：无穷级数
- 关于二阶指数多项式的零点分布被引量：5
- 2001年
- 讨论了一类二阶指数多项式的零点分布 ,得到了其所有零点都位于复平面的左半平面的充分必要条件 。
- 魏俊杰段文英
- 关键词：指数多项式稳定性时滞微分方程
- 高等数学教学内容、手段和课程体系要面向现代化
- 1995年
- 高等数学教学内容、手段和课程体系要面向现代化东北林业大学李文深，段文英，赵滨泉高等数学在高等教育中占有重要地位，是进入科学领域大门、大学教学的重要课程之一，是学习后续课程和科学技术知识的基础。随着科学技术的日新月异和飞速发展，越来越显示出高等数学在高...
- 李文深段文英赵滨泉
- 关键词：高等数学高等教育教学内容教学手段课程体系教学体系
- 白桦人工林单木生长的人工神经网络模型研究被引量：15
- 2009年
- 以东北林业大学帽儿山实验林场白桦人工林为研究对象,采用MATLAB中log-sigmoid型函数(logsig)和线性函数(purelin)为神经元的作用函数,用林分内单木相对直径、林分密度指数、林分地位指数和林分年龄作为输入变量,以单木胸径生长量作为输出变量,构建了4∶n∶1的单木生长的BP人工神经网络模型。用200组单木生长数据对网络模型进行训练和检验,得最适宜的网络结构为4∶3∶1,均方误差函数mse=0.001601 79,总体拟合精度为96.86%。本模型在充分跟踪样本数据的同时,又保持树木生长方程的规律性,可供同类条件的林分在进行经营设计时进行分析、计算和模拟和预测等使用。
- 马翔宇段文英崔金刚
- 关键词：BP人工神经网络白桦人工林单木生长模型
