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为了提高湖库水华中短期预测精度,提出LSSVM水华中长期预测模型和RBFNN水华短期预测模型。首先利用粗糙集理论和主成分分析法确定了水华暴发的主要影响因子,确定叶绿素,总磷,总氮含量以及水温等参数是影响水华发生的主要因素。在此基础上对各自网络的拟合能力分析,通过正确选取模型参数gam和sig2的值,使得LSSVM水华中期预测模型精度远高于SVM网络的预测精度;而对于RBFNN水华短期预测模型,通过正确选取模型参数sp宽度的值来提高该网络的泛化能力和预测精度。 相似文献
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利用物联网技术,从食品生产过程的角度出发,构建出一个食品安全监理模型,针对食品在生产过程中所产生的对人体生命安全产生危害作用的有毒物质进行检测监督,并对引起食品产生不安全因素的风险可能性及其风险损害度进行综合评估.通过对此模型的建模分析,形成一个有效的食品安全监理机制,期望能将食品安全隐患降至最低以保障食品的安全供应. 相似文献
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利用物联网技术,从食品生产过程的角度出发,构建出一个食品安全监理模型,针对食品在生产过程中所产生的对人体生命安全产生危害作用的有毒物质进行检测监督,并对引起食品产生不安全因素的风险可能性及其风险损害度进行综合评估.通过对此模型的建模分析,形成一个有效的食品安全监理机制,期望能将食品安全隐患降至最低以保障食品的安全供应. 相似文献
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