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变时滞Hopfield神经网络模型的全局指数稳定性和全局吸引性 被引量:9
1
作者 陈光淦 蒲志林 张健 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2005年第5期821-826,共6页
本文研究了具有变时滞的Hopfield神经网络模型。在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续(而非已有的大部分文献中较强的条件)的条件下,运用Halanay一维时滞微分不等式等方法,得到了该系统的平衡点是全局指数稳定以及其模型自身满足全局... 本文研究了具有变时滞的Hopfield神经网络模型。在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续(而非已有的大部分文献中较强的条件)的条件下,运用Halanay一维时滞微分不等式等方法,得到了该系统的平衡点是全局指数稳定以及其模型自身满足全局吸引性。 展开更多
关键词 变时滞 hopfield神经网络 全局吸引性 全局指数稳定性
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推广的Hopfield神经网络模型 被引量:3
2
作者 陶增乐 章炯民 吴文娟 《计算机应用与软件》 CSCD 1996年第4期6-12,共7页
本文推广了Hopfield神经网络模型,对能量公式中的函数只要求一阶偏导数存在且连续即可,这就扩展了神经网络方法在求解组合优化问题中的应用。
关键词 神经网络 hopfield模型 组合优化
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基于Hopfield神经网络模型的通道布线算法 被引量:1
3
作者 王东生 李芳 庄镇泉 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1993年第2期136-144,共9页
本文探讨了用Hopfield神经网络模型解决通道布线问题的一种新算法。算法描述了Hopfield模型与通道布线问题的映射方法和网络能量函数的构造方法,在能量函数中既考虑了合法解约束项,又考虑了优化解约束项,从而提高了布线质量。本文的意... 本文探讨了用Hopfield神经网络模型解决通道布线问题的一种新算法。算法描述了Hopfield模型与通道布线问题的映射方法和网络能量函数的构造方法,在能量函数中既考虑了合法解约束项,又考虑了优化解约束项,从而提高了布线质量。本文的意义还在于它证明了用Hopfield网络求解通道布线问题是可行的,有效的。 展开更多
关键词 神经网络 hopfield模型 通道布线算法
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时滞Hopfield神经网络模型的全局吸引性和全局指数稳定性 被引量:8
4
作者 蒲志林 徐道义 《应用数学和力学》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期633-638,共6页
对具有时滞的Hopfield神经网络模型 ,在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续 (而非已有的大部分文献中假设是Sigmoid函数 )的条件下 ,通过构造适当的泛函 ,给出了这类模型全局吸引和平衡点全局指数稳定的易于验证的充分条件·
关键词 全局吸引 全局指数稳定 充分条件 时滞hopfield神经网络 非线性神经 激励函数 LIPSCHITZ连续
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防空兵群火力单位机动部署的Hopfield神经网络模型研究 被引量:1
5
作者 文伟军 黄继海 周全 《电光与控制》 北大核心 2006年第3期94-96,共3页
针对防空兵群火力单位机动部署问题,引入了基于Hopfield神经网络的解决方法,建立了神经网络模型,给出了神经网络能量函数的表示方法及状态方程,并在Matlab中进行了仿真实验,实验表明该方法是可行的。
关键词 hopfield神经网络 火力单位 机动部署
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基于Hopfield神经网络模型大豆产量的预测应用
6
作者 王立舒 戚国强 +1 位作者 杨广林 钮志勇 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 2005年第3期373-375,共3页
通过运用人工神经网络的知识,建立了大豆产量预测的数学模型,可以提高预测大豆产量的精确性。
关键词 人工神经网络 hopfield 大豆 产量预测
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一种改进型HOPFIELD神经网络模型及其单通道光学实现
7
作者 余飞鸿 吴平凡 +1 位作者 李正民 唐晋发 《应用光学》 CAS CSCD 1991年第5期10-14,5,共6页
提出一种改进型HOPFIELD神经网络模型。通过对存贮模式进行互补扩展,消除了存贮模式中0和1个数不等问题。利用扩展模式互补性和由扩展模式所形成的连接权的镜象对称性,在不增加神经元个数和连接权矩阵维数的情况下,提高了网络的存贮能... 提出一种改进型HOPFIELD神经网络模型。通过对存贮模式进行互补扩展,消除了存贮模式中0和1个数不等问题。利用扩展模式互补性和由扩展模式所形成的连接权的镜象对称性,在不增加神经元个数和连接权矩阵维数的情况下,提高了网络的存贮能力和容错能力。在此基础上设计了全正光学连接权矩阵,在单通道内实现了双极寻址,降低了光学系统的复杂性。 展开更多
关键词 光学 神经网络模型 单通道
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推广的Hopfield神经网络模型及其应用-Job-Shop问题的神经网络解法
8
作者 洪大威 陶增乐 +2 位作者 章炯民 吴文娟 李建荣 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1993年第3期111-112,共2页
0 引言在神经网络的研究工作中,Hopfield模型的建立被称为是突破性的,但用以解优化问题有其局限性,即被优化的目标函数只能是二次函数.本文给出了一种推广的Hopfield模型,可用于解决一大类优化问题,只要该优化问题能表示成某一目标函数... 0 引言在神经网络的研究工作中,Hopfield模型的建立被称为是突破性的,但用以解优化问题有其局限性,即被优化的目标函数只能是二次函数.本文给出了一种推广的Hopfield模型,可用于解决一大类优化问题,只要该优化问题能表示成某一目标函数,且该函数能满足对各变量的一价偏导数存在且连续的条件即可. 1 展开更多
关键词 神经网络 hopfield模型 J-S问题
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一类具变时滞的Hopfield神经网络模型拉回吸引子的存在性
9
作者 朱双 雷婷 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2021年第6期1326-1332,共7页
利用不等式技巧讨论一类具有变时滞的Hopfield神经网络系统的动力学行为,证明该系统拉回吸引子的存在性和唯一性.
关键词 hopfield神经网络 变时滞 拉回吸引子 存在性 唯一性
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基于图神经网络模型校准的成员推理攻击 被引量:2
10
作者 谢丽霞 史镜琛 +2 位作者 杨宏宇 胡泽 成翔 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期780-791,共12页
针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的... 针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的因果图提取、因果图与非因果图解耦、后门路径调整策略和因果关联图生成过程,构建用于训练GNN模型的因果关联图。其次,使用与目标因果关联图在相同数据分布下的影子因果关联图构建影子GNN模型,模拟目标GNN模型的预测行为。最后,使用影子GNN模型的后验概率构建攻击数据集以训练攻击模型,根据目标GNN模型对目标节点的后验概率输出推断其是否属于目标GNN模型的训练数据。在4个数据集上的实验结果表明,该文方法在2种攻击模式下面对不同架构的GNN模型进行攻击时,攻击准确率最高为92.6%,性能指标优于基线攻击方法,可有效地实施成员推理攻击。 展开更多
关键词 神经网络 成员推理攻击 模型校准 因果推断 隐私风险
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教育考试增值评价模型构建:基于深度神经网络的方法 被引量:1
11
作者 李金波 苏胜 +1 位作者 曾平飞 王永固 《华东师范大学学报(教育科学版)》 北大核心 2025年第9期69-82,共14页
教育评价改革是新时期深化教育改革的关键环节,但传统增值评价方法在处理学习过程的动态特征和复杂依赖关系方面存在技术局限。本研究以浙江省2023届4869名高中学生为研究对象,构建时序模式注意力长短时记忆深度神经网络(TPA-LSTM)增值... 教育评价改革是新时期深化教育改革的关键环节,但传统增值评价方法在处理学习过程的动态特征和复杂依赖关系方面存在技术局限。本研究以浙江省2023届4869名高中学生为研究对象,构建时序模式注意力长短时记忆深度神经网络(TPA-LSTM)增值评价模型,通过结合分位数回归方法,实现对学生成绩时序特征和非线性变化的精准评估。研究基于高中五个学期的语文考试成绩,对个体层面的学习轨迹特征和群体层面的增值表现进行系统分析。研究发现:TPA-LSTM模型在测试集上的均方根误差(RMSE)为0.082,平均绝对误差(MAE)为0.067,显著优于传统SGP模型;对高二下学期成绩相同(0.716)的学生群体,能够根据其历史学习轨迹识别出34至80的增值水平差异;模型的时序权重分布特征揭示了第三学期和第四学期为学习关键期,为评价结果提供了更强的解释性。研究表明,该模型在个体评价层面实现对学习轨迹的精确刻画,在群体层面揭示不同类型学生的发展特征,为提高教育考试增值评价的预测精度和教育诊断价值提供新的技术路径。 展开更多
关键词 教育考试 增值评价 神经网络模型 时序模式 长短时记忆网络
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基于神经网络的深部磷矿岩体可爆性分级模型研究 被引量:1
12
作者 柴修伟 李成镇 +3 位作者 盛益明 徐玉萍 徐亮 金胜利 《爆破》 北大核心 2025年第1期71-80,共10页
目前钻爆法仍是深部磷矿开拓掘进和回采的最高效方法。而磷矿钻爆法施工掘进水平长年维持在70~80 m/月,严重制约了掘进效率,因此对深部磷矿工作面开展矿岩体可爆性分级工作至关重要。以湖北宜昌某地下磷矿为研究背景,在现场进行了岩体... 目前钻爆法仍是深部磷矿开拓掘进和回采的最高效方法。而磷矿钻爆法施工掘进水平长年维持在70~80 m/月,严重制约了掘进效率,因此对深部磷矿工作面开展矿岩体可爆性分级工作至关重要。以湖北宜昌某地下磷矿为研究背景,在现场进行了岩体的纵波波速测试,开展了岩石密度、单轴抗压强度和抗拉强度等物理力学性质的测量,得到了白云质条带磷块岩、致密条带磷块岩、泥质条带磷块岩和含碳泥质白云岩4种岩石的密度、单轴抗压强度、抗拉强度和岩体完整性系数4项参数。通过调用Matlab神经网络工具箱,将岩石密度、单轴抗压强度、抗拉强度、岩体完整性系数作为输入,以可爆性等级作为输出,采用随机函数法产生大量的训练样本,构建了基于BP神经网络的可爆性评价模型,实现了深部磷矿岩体可爆性分级。分级结果为白云质条带磷块岩和泥质条带磷块岩为中等可爆,致密条带磷块岩和含碳泥质白云岩为难爆。根据分级结果,可对采场爆破参数进行优化,增强爆破效果,降低炸药单耗及矿石大块率,提高深部磷矿开采的安全性及经济效益。 展开更多
关键词 深部磷矿 岩体可爆性分级 随机函数 神经网络模型
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考虑裂纹分形维数的平行黏结模型细观参数标定的神经网络模型
13
作者 龚囱 戚燕顺 +4 位作者 缪浩杰 肖琦 熊良锋 曾鹏 赵奎 《岩土力学》 北大核心 2025年第1期327-336,共10页
针对试错法在平行黏结模型细观参数标定过程中存在繁琐耗时,且无法定量评价数值模拟与室内试验的裂纹匹配程度等局限性,统计并分析了近10年平行黏结模型细观参数取值范围,采用盒计数法获取了数值模拟试验、室内试验所得破坏后岩石表面... 针对试错法在平行黏结模型细观参数标定过程中存在繁琐耗时,且无法定量评价数值模拟与室内试验的裂纹匹配程度等局限性,统计并分析了近10年平行黏结模型细观参数取值范围,采用盒计数法获取了数值模拟试验、室内试验所得破坏后岩石表面裂纹分形维数。在此基础上,建立了以宏观弹性模量、宏观泊松比、峰值强度和裂纹分形维数等4个参数为输入层,黏结弹性模量、黏结法向与切向刚度比、黏结内聚力、黏结内摩擦角、黏结抗拉强度和摩擦系数等6个细观参数为输出层的神经网络模型,对比分析了考虑与不考虑裂纹分形维数时平行黏结模型细观参数标定效果。研究结果表明:(1)所建立的神经网络模型具有较好的收敛速度、预测精度与泛化性能,测试集输出数据与期望值误差约为3.34%。(2)将裂纹分形维数纳入神经网络模型后,数值模拟所得弹性模量、峰值应力与泊松比等宏观参数与室内试验结果的误差小于3.00%,优于不考虑裂纹分形维数标定结果。(3)该方法可定量保障数值模拟所得裂纹不规则性与室内试验结果的一致性,其在一定程度上可视为对现有神经网络模型细观参数标定结果的修正。研究成果可为提高平行黏结模型细观参数标定效果提供新思路。 展开更多
关键词 分形维数 颗粒流 平行黏结模型 参数标定 神经网络
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基于神经网络代理模型的门式墩优化方法及软件研发 被引量:1
14
作者 柏华军 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第3期106-112,共7页
针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化... 针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化数学模型;然后,基于有限元法构建门式墩训练样本集,采用拉丁超立方开展试验设计,建立BPNN神经网络代理模型;最后,采用NSGAII遗传优化算法对BPNN神经网络代理模型进行搜索,实现门式墩最优结构尺寸和钢束线形的搜索推荐。依托某门式墩结构设计,开展算法有效性和效率验证,结果表明,案例的优化时间由有限元法的45 h缩短至智能优化算法的15 min,优化算法在保证预测精度的同时提高优化效率180倍。 展开更多
关键词 铁路桥梁 门式墩 结构优化 BP神经网络 代理模型 多目标优化 NSGAII算法 拉丁超立方设计
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图基础模型研究进展与挑战:图神经网络的视角
15
作者 吴涛 聂发志 +4 位作者 先兴平 王超 袁霖 乔少杰 牛伟纳 《通信学报》 北大核心 2025年第7期226-248,共23页
图基础模型(GFM)是基础模型思想在图学习领域中的延伸,是在广泛图数据上预训练并微调适配多种下游任务的图模型。与借助大语言模型(LLM)实现GFM的技术路线不同,主要关注从图神经网络(GNN)的角度构建GFM。首先,分析了GFM的研究现状并定... 图基础模型(GFM)是基础模型思想在图学习领域中的延伸,是在广泛图数据上预训练并微调适配多种下游任务的图模型。与借助大语言模型(LLM)实现GFM的技术路线不同,主要关注从图神经网络(GNN)的角度构建GFM。首先,分析了GFM的研究现状并定义了关键概念。其次,总结了GFM骨干架构和基础表示单元的研究成果。再次,根据代理任务和微调策略的不同,分别总结了图模型的预训练技术与微调方法。然后,介绍了与GFM相关的评价指标。最后,分析了面临的挑战并展望了未来的研究方向。 展开更多
关键词 图基础模型 神经网络 预训练 模型微调 提示调优
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基于循环神经网络与注意力机制的波动预测模型
16
作者 李希今 王祥任 刘金石 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期1397-1403,共7页
针对经典机器学习算法(如决策树、随机森林)在建模复杂隐式交互关系时预测准确率较低的问题,提出一个基于循环神经网络与注意力机制的波动预测模型.首先通过注意力机制计算各影响因素之间复杂的交互关系,然后采用循环神经网络学习表示... 针对经典机器学习算法(如决策树、随机森林)在建模复杂隐式交互关系时预测准确率较低的问题,提出一个基于循环神经网络与注意力机制的波动预测模型.首先通过注意力机制计算各影响因素之间复杂的交互关系,然后采用循环神经网络学习表示模型的隐变量,从而实现精准预测.与多个经典预测模型进行仿真对比实验的结果表明,该模型的预测准确率显著高于其他机器学习模型,从而为波动预测领域提供了一种更高效、精准的解决方案. 展开更多
关键词 循环神经网络 注意力机制 机器学习 预测模型
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基于四维Chen混沌系统的深度神经网络模型主动保护方法
17
作者 段新涛 保梦茹 +1 位作者 武银行 秦川 《计算机应用》 北大核心 2025年第11期3621-3631,共11页
基于深度神经网络(DNN)的模型以其优越的性能得到了广泛的应用,但训练一个性能强大的DNN模型需要大量的数据集、专业知识、计算资源、硬件条件和时间等,如果对它进行非法盗用会对模型拥有者造成巨大的损失。针对DNN模型的安全和知识产... 基于深度神经网络(DNN)的模型以其优越的性能得到了广泛的应用,但训练一个性能强大的DNN模型需要大量的数据集、专业知识、计算资源、硬件条件和时间等,如果对它进行非法盗用会对模型拥有者造成巨大的损失。针对DNN模型的安全和知识产权问题,提出一种DNN模型主动保护方法。该方法使用一种新的综合性权重选择策略精准定位模型中的重要权重,并结合DNN模型卷积层的结构特点,在三维混沌系统的基础上首次引入四维Chen混沌系统对卷积层的少量权重进行位置置乱加密。同时,为了解决授权用户即使拥有密钥也无法解密的问题,结合椭圆曲线加密算法(ECC)构建加密模型的数字签名方案。加密后,权重位置和混沌序列的初始值复合形成加密密钥,授权用户可以使用该密钥正确解密DNN模型,而未被授权的攻击者即使截获了DNN模型也无法正常使用。实验结果表明,对分类模型的少量权重位置进行置乱能显著降低分类准确率,并且解密模型可以实现无损恢复。此外,该方法能够抵抗微调和剪枝攻击,且得到的密钥具有较强的敏感性并能抵抗暴力攻击。同时,通过实验验证了该方法不仅对图像分类模型有效,还能保护深度图像隐写模型和目标检测模型,具有可迁移性。 展开更多
关键词 AI模型安全 深度神经网络 权重加密 四维Chen混沌系统 椭圆曲线加密算法
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车辆主动悬架RBF神经网络的模型预测控制仿真研究
18
作者 顾苏怡 蒋昌华 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期410-414,共5页
为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,... 为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,利用RBF神经网络结构捕捉车辆主动悬架系统的复杂动态特性,通过对大量数据的学习和训练,能够快速建立主动悬架MPC参数,最终实现对车辆主动悬架系统的精确控制。利用Matlab软件对车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移进行仿真,评估车辆不同控制策略的行驶性能。结果显示:在路面信号激励下采用MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较大;采用RBF神经网络的MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较小。所提出的RBF神经网络MPC系统,能够增强车辆主动悬架抗干扰能力,从而保持车辆行驶的稳定性和舒适性。 展开更多
关键词 车辆 主动悬架 RBF神经网络 模型预测控制 仿真
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基于BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究
19
作者 赵锐 田志强 宋宇涵 《世界桥梁》 北大核心 2025年第5期97-104,共8页
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作... 为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标,构建安全风险评估指标体系;然后,采用BWM法和德尔菲法,利用专家经验确定病害层指标权重,结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理;最后,利用BP神经网络对处理后的样本进行训练,根据训练结果,分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比,构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥,对其进行安全风险评估,以验证其适用性。结果表明:运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题,同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求;GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好,准确率达96.49%;相比现行规范,运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估,能改善病害叠加评分过低的问题,评估结果更符合实际情况。 展开更多
关键词 中小跨径桥梁 最优最劣法 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 智能评估模型 安全风险评估
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区域化长短期记忆神经网络(LSTM)洪水预报模型研究 被引量:2
20
作者 叶可佳 梁忠民 +4 位作者 陈红雨 钱名开 胡义明 王军 李彬权 《湖泊科学》 北大核心 2025年第2期651-659,共9页
针对水文资料缺乏流域机器学习模型建模困难的问题,本文提出了基于长短期记忆神经网络(LSTM)的区域化洪水预报方法。对水文气候相似区内各流域的水文及地形地貌特征数据进行归一化处理,以消除局地因素的影响,从而构建相似区内建模统一... 针对水文资料缺乏流域机器学习模型建模困难的问题,本文提出了基于长短期记忆神经网络(LSTM)的区域化洪水预报方法。对水文气候相似区内各流域的水文及地形地貌特征数据进行归一化处理,以消除局地因素的影响,从而构建相似区内建模统一数据集,扩大样本数量,为建立乏资料流域洪水预报模型提供了可能。本文选择胶东半岛作为研究区进行应用研究。为验证区域化模型在不同场景中的应用效果,设计了预报流域数据不参与建模,而仅根据区域内其他流域资料建模(区域化模型Ⅰ),以及预报流域的部分数据参与建模(区域化模型Ⅱ)两种情景;此外,选取仅根据预报流域数据训练的单流域模型作为基准模型进行对比分析。结果表明,对本次研究的水文资料短缺流域,两种区域化模型均取得了较好效果,且都优于单流域模型。相较而言,考虑了预报流域数据的区域化模型精度更高,说明在区域化LSTM构建中融入预报流域的数据,可进一步提升区域化模型的精度。研究成果可为乏资料地区的洪水预报提供参考。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 洪水预报 区域化模型 水文气候相似区 乏资料流域
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