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郭亚菲; 樊超; 闫洪涛;
河南工业大学信息科学与工程学院 河南郑州450001;
粮食产量; 预测模型; 主成分分析(PCA); 粒子群(PSO)算法; BP神经网络; 影响因素; 预测精度;
机译:基于内核主成分分析及粒子群优化的中期电力负荷预测模型及反向传播神经网络
机译:基于灰色理论和模糊神经网络的粮食产量预测研究。
机译:使用核主成分分析,粒子群优化和反向传播神经网络的核事故源项估计
机译:基于主成分分析的BP神经网络在粮食产量预测中的应用
机译:基于卫星遥感和人工神经网络的作物产量预测
机译:基于混合小波多元线性回归模型粒子群优化技术和主成分分析的原油价格预测
机译:世界粮食,棉花产量预测从一个月前大幅上升;油籽略有下降
机译:基于空间监测和生物生产力建模数据的粮食作物产量预测方法
机译:通过卷积神经网络进行特征提取并通过主成分分析进行特征约简,从而对细粒度对象进行基于类别的基于内容的图像检索
机译:基于二维二维主成分分析算法和基于多项式的径向基函数神经网络的夜间视觉人脸识别方法
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