基于landset8遥感影像数据的森林蓄积量反演

文中以广东省南雄市森林二类调查数据为样本,结合langset8影像数据,以遥感因子,立地因子为自变量,以POS算法优化的BP神经网络和逐步线性回归为建模方法,对比两种模型反演精度,建立森林蓄积量反演优化模型。     

一种基于卷积神经网络的违禁品探测系统及部署方法

文章设计了一种X射线安检图像的违禁品自动识别系统。以经典的ResNet卷积神经网络为特征提取骨干网络,使用特征金字塔网络进行违禁品目标探测;把图像分成笔记本区域和非笔记本区域,分别用不同的网络模型进行探测,取得了出色的探测效果。并使用网络服务器的模式部署上述算法探测系统,使得产生图像的安检机系统与算法服务器既保持彼此独立又能进行稳定、实时的通讯,完成探测。     

基于BP神经网络的线损不良数据辨识及其预测

电能在输送过程中产生的大量损耗会大大提高电网的运营成本,同时海量的电网数据中往往包含错误数据,对线损计算及预测有严重影响。针对该问题,提出一种基于BP神经网络的不良数据辨识模型,可以有效辨别线路数据中的不良数据,并进行剔除。剔除不良数据后,再利用BP神经网络对线损进行预测。以宿迁市某变电站数据为例,验证了该模型的适用性。