试析开发智能Java软件应用于银行服务系统

Java开发智能软件的发展和应用已有很多年了,在其软件系统中所具有的对信息搜索处理的功能和对庞大数据进行分析处理的能力让其软件在银行的服务系统上得到了广泛地运用,经过不断的发展和创新,可以预测在未来社会的发展中,Java开发智能软件在银行服务系统的应用中一定会将它的优点得以全部的发挥出来,在各个行业都能得到广泛的使用。

基于BP神经网络的华北落叶松小班蓄积预估模型研究与应用

林分蓄积是衡量小班林分生产力的重要指标。选择华北落叶松人工林小班数据,对以年龄、公顷株数和立地指数为自变量,小班公顷蓄积为因变量的BP(back propagation)神经网络模型和多元回归模型进行研究。研究结果表明:①BP神经网络参数最优组合:三层网络结构包括输入层3个神经元,隐含层10个神经元和1个神经元,输出层1个神经元,R语言算法选用含有动量的自适应梯度下降法,MATLAB软件算法选择Levevberg-Marquardt法;②多元回归模型中,生长理论方程为基础修正函数"Logistic+幂函数"组合的修正模型V=SI^0.977 2N^0.510 30.500 1/[1+44.226 1exp(-0.146 6t)]表现最优,其决定系数R2为0.721 8;③BP模型预测精度最高,其次是多元回归模型和材积表法。基于以上研究,为了提高BP模型的实用性,通过JAVA和R语言编程方式,将构建BP神经网络小班蓄积预估模型存储到收获预估模型的模型库中,在人工林收获预估中实现BP模型的调用,实现从经典的数学模型形式向智能化软件方向发展,提高BP模型在实际生产中的可操作性,为森林经营作业提供决策支持。