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“稻田养鱼模式”是实现水稻绿色食品生产的有效途径
被引量：
10
1
作者
纪洪彦
杨颖
崔福和
《农业环境与发展》
1995年第2期41-43,共3页
“稻田养鱼模式”是实现水稻绿色食品生产的有效途径纪洪彦，杨颖，崔福和（黑龙江省伊春市农业技术研究推广中心１５３０００）水稻绿色食品是指无污染的安全、优质的水稻食品。开发水稻绿色食品要求原料产地具有良好的生态环境，不受...
“稻田养鱼模式”是实现水稻绿色食品生产的有效途径纪洪彦，杨颖，崔福和（黑龙江省伊春市农业技术研究推广中心１５３０００）水稻绿色食品是指无污染的安全、优质的水稻食品。开发水稻绿色食品要求原料产地具有良好的生态环境，不受周围污染源的影响，生产过程中不得受...
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关键词
水稻
绿色食品
稻田养鱼
模式
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职称材料
基于LSTM神经网络和残余力向量法的结构损伤识别
被引量：
2
2
作者
宋福春
杨子豪
+2 位作者
付聿旻
崔福和
白祥鸽
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期872-879,共8页
目的 为减少传统残余力向量法的工作量,提高计算效率,提出一种采用LSTM神经网络与残余力向量法相结合方法。方法 以结构损伤后的残余力作为LSTM神经网络的损伤识别指标,建立输入与输出之间模型,同时运用分步损伤识别法,对可能存在损伤...
目的 为减少传统残余力向量法的工作量,提高计算效率,提出一种采用LSTM神经网络与残余力向量法相结合方法。方法 以结构损伤后的残余力作为LSTM神经网络的损伤识别指标,建立输入与输出之间模型,同时运用分步损伤识别法,对可能存在损伤的结构进行判断,并通过简支梁模型进行验证。结果 LSTM神经网络对简支梁损伤情况判断较为准确,在样本数为350组的情况下,其分类准确率为97%,训练结果的均方根误差值为0.64,预测结果的最大误差为3.7%;噪声水平在10%及以下时,最大误差为6.8%,噪声水平在15%及以下时仍可对单损伤做出较为准确的判断,最大误差为9.4%,抗噪性较好。结论 所设计的基于残余力LSTM神经网络对结构损伤定位与程度识别效果较好,具有一定可行性。
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关键词
结构损伤识别
LSTM神经网络
残余力向量法
损伤评估
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职称材料
题名
“稻田养鱼模式”是实现水稻绿色食品生产的有效途径
被引量：
10
1
作者
纪洪彦
杨颖
崔福和
机构
黑龙江省伊春市农业技术研究推广中心
出处
《农业环境与发展》
1995年第2期41-43,共3页
文摘
“稻田养鱼模式”是实现水稻绿色食品生产的有效途径纪洪彦，杨颖，崔福和（黑龙江省伊春市农业技术研究推广中心１５３０００）水稻绿色食品是指无污染的安全、优质的水稻食品。开发水稻绿色食品要求原料产地具有良好的生态环境，不受周围污染源的影响，生产过程中不得受...
关键词
水稻
绿色食品
稻田养鱼
模式
分类号
S511.04 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
基于LSTM神经网络和残余力向量法的结构损伤识别
被引量：
2
2
作者
宋福春
杨子豪
付聿旻
崔福和
白祥鸽
机构
沈阳建筑大学交通与测绘工程学院
出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期872-879,共8页
基金
“十三五”国家重点研发计划重点项目(2018YFC0809600,2018YFC0809606)。
文摘
目的 为减少传统残余力向量法的工作量,提高计算效率,提出一种采用LSTM神经网络与残余力向量法相结合方法。方法 以结构损伤后的残余力作为LSTM神经网络的损伤识别指标,建立输入与输出之间模型,同时运用分步损伤识别法,对可能存在损伤的结构进行判断,并通过简支梁模型进行验证。结果 LSTM神经网络对简支梁损伤情况判断较为准确,在样本数为350组的情况下,其分类准确率为97%,训练结果的均方根误差值为0.64,预测结果的最大误差为3.7%;噪声水平在10%及以下时,最大误差为6.8%,噪声水平在15%及以下时仍可对单损伤做出较为准确的判断,最大误差为9.4%,抗噪性较好。结论 所设计的基于残余力LSTM神经网络对结构损伤定位与程度识别效果较好,具有一定可行性。
关键词
结构损伤识别
LSTM神经网络
残余力向量法
损伤评估
Keywords
structural damage identification
LSTM neural network
residual force vector method
damage assessment
分类号
TU311.4 [建筑科学—结构工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
“稻田养鱼模式”是实现水稻绿色食品生产的有效途径
纪洪彦
杨颖
崔福和
《农业环境与发展》
1995
10
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职称材料
2
基于LSTM神经网络和残余力向量法的结构损伤识别
宋福春
杨子豪
付聿旻
崔福和
白祥鸽
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
2
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