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农林院校校外科教基地管理现状及建议——以福建农林大学为例 被引量:1
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作者 郑小青 《现代农业科技》 2018年第5期269-271,共3页
科教基地是农林院校发展的重要保障,是集科研、教学、实践为一体的重要场所,也是农林院校培养农业专业人才的重要渠道。提升农林院校科教基地管理水平对农林院校人才培养具有重要的作用。本文以福建农林大学为例,探讨农林高等院校校外... 科教基地是农林院校发展的重要保障,是集科研、教学、实践为一体的重要场所,也是农林院校培养农业专业人才的重要渠道。提升农林院校科教基地管理水平对农林院校人才培养具有重要的作用。本文以福建农林大学为例,探讨农林高等院校校外科教基地管理方式,以充分发挥科教基地的优势,为农林高等院校建设提供助力。 展开更多
关键词 农林院校 科教基地 管理现状 问题 建议
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残差修正模型在森林火灾预测中的应用 被引量:6
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作者 连素兰 何东进 +4 位作者 纪志荣 洪伟 游巍斌 曹彦 胡新 《福建农林大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2016年第5期551-555,共5页
基于1990-2013年福建省森林火灾发生次数建立残差修正模型,并与BP神经网络模型、马尔科夫链模型、赋权组合预测模型进行比较.结果表明:残差修正预测模型的预测精度达到95.33%,而BP神经网络模型预测精度是87.77%,马尔科夫链模型预测精度... 基于1990-2013年福建省森林火灾发生次数建立残差修正模型,并与BP神经网络模型、马尔科夫链模型、赋权组合预测模型进行比较.结果表明:残差修正预测模型的预测精度达到95.33%,而BP神经网络模型预测精度是87.77%,马尔科夫链模型预测精度为74.85%,赋权组合预测模型预测精度为88.3%,残差修正模型预测效果优于其他3个模型,说明使用其对离散的森林火灾数据进行短期预测是有效可行的. 展开更多
关键词 森林火灾 残差修正模型 反向传播神经网络 马尔科夫链 赋权组合模型 福建省
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