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BP-MSM混合算法及其在森林自疏规律研究中的应用
被引：11
作者：
吴承祯
洪伟
机构：
[1] 福建林学院资源与环境学系!南平
来源：
关键词：
改进单纯形;
神经网络;
自疏规律;
BP-MSM混合算法;
D O I：
10.13287/j.1001-9332.2000.0160
中图分类号：
S718 [森林生物学];
学科分类号：
071012 ;
0713 ;
摘要：
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 .
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页数：5
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