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马尾松自疏规律的人工神经网络模型研究 被引量:5

STUDY ON SELF-THINNING LAW OF PINUS MASSONIANA BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
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摘要 森林自然稀疏规律的研究已经有了很大发展,并提出了许多经验的或理论的表达式。本研究介绍了人工神经网络方法,首次建立了马尾松人工林自然稀疏规律的三层前馈反向传播神经网络模型。仿真结果表明,人工神经网络模型能很好地符合实际的观测资料,具有良好的使用价值,从而丰富了该领域的研究方法。 The research on forest self-thinning has been developed greatly, and a lot oftheoretical or empirical formulations were proposed. In this paper a method of artificialneural network is introduced, and a model of three-level feedtoward back-propagationneural network to simulate self-thinning law of Pinus massoniana is established for the firsttime. The result of simulation shows that artificial neural network model can fit the observeddata very well, and it is very useful in practice, which will enrich the research method offorest self-thinning.
作者 吴承祯 洪伟
出处 《热带亚热带植物学报》 CAS CSCD 1999年第3期210-216,共7页 Journal of Tropical and Subtropical Botany
基金 福建省自然科学基金!F991
关键词 人工神经网络 马尾松 密度 Artificial neural network, Pinus massoniana, Density change
  • 相关文献

参考文献13

二级参考文献18

  • 1马占山.用麦夸方法最优拟合Taylor幂法则模型[J].北京林业大学学报,1990,12(1):49-54. 被引量:11
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  • 3唐守正,林业科学研究,1991年,4卷,增刊,8页
  • 4郎奎健,IBM PC系列程序集,1989年
  • 5李希菲,林业科学研究,1988年,1卷,4期,382页
  • 6刘君然,林业科学,1987年,专辑,45页
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  • 8张大勇,林业科学,1985年,21卷,4期,369页
  • 9刘景芳,林业科学,1980年,16卷,4期,241页
  • 10方精云,生态学论丛,1991年,1卷,183页

共引文献112

同被引文献39

引证文献5

二级引证文献19

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