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李凡

作品数:2 被引量:7H指数:2
供职机构:大连海洋大学信息工程学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇疾病
  • 2篇疾病诊断
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇推理机
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇规则库
  • 1篇贝类
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇刺参

机构

  • 2篇大连海洋大学
  • 1篇AM大学

作者

  • 2篇韩胜菊
  • 2篇李凡
  • 2篇张丹

传媒

  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机仿真

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
支持向量机在贝类疾病诊断中的应用研究被引量:5
2013年
研究了一种促进贝类疾病诊断过程信息化、智能化的方法。目前我国贝类病害频繁发生,影响贝类疾病诊断的因素较多。由于水质污染,会引起贝类疾病。传统的诊断方法主要是依靠专家。为了能够在众多的影响疾病诊断的因素中,快速确定主要因素,降低对专家的依赖程度,提出了采用支持向量机的贝类疾病诊断系统的研究,可将疾病诊断过程抽象成支持向量机的多分类模型,并通过实验证明了改进方法具有准确率高且方便易用等优点,取得了较好的效果。
李凡韩胜菊王铀铀张丹
关键词:支持向量机
刺参疾病诊断推理机的构建被引量:2
2012年
目前,我国海参养殖业得到了迅速发展,但是在获取了经济和社会效益的同时,由于海参疾病也造成了巨大的经济损失。针对海参养殖生产中缺乏专家指导的现状,特选取刺参典型病例,根据提炼出的刺参疾病诊断规则建立的规则库,构建了刺参疾病诊断推理机,以辅助海参疾病诊断自动化的实现。该推理机整体采用了BP神经网络结构,最后经过编码和实现,得到了比较准确的诊断结果。
李凡韩胜菊张丹
关键词:规则库BP神经网络
共1页<1>
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