自组织神经影射网络排序及其在植物群落分析中的应用

被引：12

作者：

张金屯 ^{[1
]}

孟东平 ^{[2
]}

席跃翔 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京师范大学生命科学学院

[2] 山西大学黄土高原研究所

来源：

北京林业大学学报 | 2008年 / 01期

关键词：

自组织神经影射网络; 植被; 数量方法; 梯度分析; 排序; 太行山;

D O I：

10.13332/j.1000-1522.2008.01.001

中图分类号：

Q948 [植物生态学和植物地理学];

学科分类号：

071301 [植物生态学];

摘要：

自组织神经影射网络(SOFM)对复杂问题和非线性问题具有较强的分析和解决功能,其特征完全适合植物群落的排序研究。该文介绍了SOFM的基本原理和排序分析过程及方法,并应用SOFM网络排序对太行山中段植物群落进行了排序分析。其计算过程在Matlab 6.5神经网络工具箱中实现。结果将68个样方排列在SOFM拓扑空间,排序轴反映了明确的生态梯度,能够反映植物群落间的生态关系,生态意义明确,符合植被实际,表明SOFM网络是有效的植物群落排序方法。在SOFM排序过程中也很容易进行聚类,有利于群落分类和排序的结合。

引用

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共 12 条

[1]

数量生态学.[M].张金屯著;.科学出版社.2004,

[2]

数学生态学导论.[M].余世孝编著.科学技术文献出版社.1995,

[3]

植物生态学的数量分类方法.[M].阳含熙等著.科学出版社.1981,

[4]

人工神经网络模型及其在农业和生态学研究中的应用 [J].