基于改进型PCNN与模糊算法的湿地生态承载力评价

摘要：

在脉冲耦合神经网络(PCNN)模型两大基本特性(耦合机制、脉冲输出)的基础上对其进行了改进,连接输入部分等于上一次点火时的脉冲,直接体现了前后神经元之间的联系;动态阈值等于生态承载力评价标准的等级范围,这样调节阈值更容易对样本进行分类;省略了不必要的参数,减少了模型的复杂度;将PCNN与多目标模糊模式识别模型结合.提出了基于模糊PCNN的生态承载力评价新模型,并采用13个评价指标对三江平原6个地理分区的生态承载力评价指标标准和PCNN模型调整后的数据分别计算它们的隶属度,最后得出各个地理分区的生态承载力综合评价结果.结果表明三江平原大部分生态系统较稳定,资源与环境承载能力比较高,但是湿地生态系统健康状况比较差,湿地生态环境质量下降比较快,需要加强改善沼泽湿地生态环境,提高水资源的利用效率等措施.同时表明改进型PCNN与多目标模糊模式识别模型结合应用于生态承载力评价中是可行的,既拓宽了PCNN的应用领域,又为生态承载力的评价问题提供了新的研究方法.

关键词：脉冲耦合神经网络、多目标模糊模式识别模型、湿地、生态承载力

所属期刊栏目：15

分类号：X171.4(环境生物学)

资助基金：国家自然科学基金30400275

在线出版日期：2008-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：56-59,63