自组织特征映射神经网络原理和应用研究

被引：55

作者：

李春华 ^{[1
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]}

李宁 ^{[1
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]}

史培军 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 环境演变与自然灾害教育部重点实验室

[2] 北京师范大学资源学院

来源：

北京师范大学学报(自然科学版) | 2006年 / 05期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

自组织特征映射网络; 耕地压力分类; 地域差异; 中国;

D O I：

暂无

中图分类号：

F323.211 []; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

020104 [西方经济学];

摘要：

根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以压力状态响应框架为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络模型,在说明SOM网络模型和算法的基础上,应用SOM的聚类功能,以MATLAB语言构建SOM网络模型,对我国的31省市自治区耕地利用压力大小进行了分类,并结合相关文献的研究成果阐述耕地压力的地域差异原因.结果显示我国耕地压力的区域差异与经济地域差异有高度的一致性,表明经济发展是耕地压力的主要来源.选取大样本的神经网络训练得到的结果和现实的一致也表明,SOM模型是一种适用的耕地压力区域分类新方法.

引用

页码：543 / 547

页数：5

共 9 条

[1]

我国耕地资源流失原因的深层剖析与政策建议 [J].