基于网络聚类选择的神经网络集成方法及应用

面向农作物精准施肥量确定问题,提出一种基于复杂网络聚类选择的神经网络集成方法。在该方法中,首先采用回放取样方法来生成多个神经网络个体,其次利用网络聚类算法FEC从这些神经网络个体集中选出部分个体,再次对选出的神经网络个体分别用线性加权方法和非线性方法进行集成,最后对两个集成结果进行融合得到预测结果。于2008年在吉林省榆树玉米试验田七号地对该方法进行了应用。实验结果表明:该方法不仅优于传统的施肥模型、神经网络线性加权集成和神经网络非线性集成方法,而且还具有较强的泛化能力。

基于RDC& RDO的Client/Sever应用开发技术

本文比较了用ＶＢ４０开发Ｃ／Ｓ应用的各种方法，指出ＲＤＣ和ＲＤＯ相结合在某种程度上是最佳选择。介绍了ＲＤＣ和ＲＤＯ的机制和基于它们的开发方法，给出了一套基于ＭＳＳＱＬＳｅｖｅｒ６．０／ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ３．５１和ＲＤＣ＆ＲＤＯ的完整Ｃ／Ｓ解决方案。

智能抄表系统技术分析

智能化住宅小区的智能抄表(自动)系统,解决了居民使用的多种计量表具(水、电、气表)的人工抄表带来的麻烦,避免了许多不必要的纠纷。为了实现智能化远程自动抄表的快捷、高效、安全、方便的功能,本文分析了现有的智能抄表系统存在的问题与不足,试图提出相关的改进措施及引进先进的技术,并介绍智能抄表系统的发展趋势。