BP-MSM混合算法及其在森林自疏规律研究中的应用
森林自然稀疏机制一般是非线性的、动态的.人工神经网络具有逼近任意非线性映射的特性.本文阐述了人工神经网络模拟森林自疏机制的可行性和不足之处,并提出了基于改进单纯形法的神经网络模型(BP-MSM混合算法)的基本原理和算法,结合山杨天然林和杉木人工林自疏实例说明了其应用.森林自疏实例应用结果表明,BP-MSM混合算法模拟森林自然稀疏机制是理想的,模拟精度较高,从而继承和发展了人工神经网络方法与理论,丰富了森林自然稀疏规律研究方法.
改进单纯形、神经网络、自疏规律、BP-MSM混合算法
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Q94(植物学)
福建省自然科学基金F991
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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655-659