共 2 条
集成的专家系统和神经网络应用于大熊猫生境评价
被引：13
作者：
刘雪华
[1
]
Andrew KSkidmore
[2
]
MCBronsveld
[2
]
机构：
[1] 清华大学环境科学与工程系
[2] 荷兰国际地理信息科学与地球观测学院
来源：
基金：
教育部留学回国人员科研启动基金;
关键词：
专家系统;
神经网络;
遥感;
地理信息系统;
生境制图;
空间分析;
大熊猫;
佛坪保护区;
D O I：
10.13287/j.1001-9332.2006.0090
中图分类号：
S863 [野生动物的保护和狩猎限制];
学科分类号：
090705 ;
摘要：
充分了解大熊猫生境的时空格局及其变化,对有效保护大熊猫非常重要.绘制生境图既是野生动物生境评价和监测的一个有效方式,也是一个必要的步骤.新发展起来的人工智能方法(包括专家系统和神经网络方法),在模拟复杂系统过程中能够同时综合定性和定量信息,并可集成于GIS中,有助于大熊猫复杂生境的制图及评价.为了对大熊猫生境进行评价,本文建立了一个较全面的综合制图方法,将专家系统、神经网络和多类型数据全部集成在GIS环境下.结果表明,采用专家系统和神经网络集成方法绘制的大熊猫生境图的精度达到80%以上,高于单一的专家系统方法、神经网络方法和传统的最大似然法制图的精度.Z统计方法也证实了新建立的专家系统和神经网络集成方法要显著好于3种单一方法.
引用
收藏
页码：3438 / 3443
页数：6
相关论文