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不同人为干扰尺度对米槠群落外貌特征影响研究 总被引：2，自引：0，他引：2
从群落外貌探讨不同人为干扰尺度对福建武平米槠林的影响。结果表明:随着人为干扰尺度(CK对照、A级择伐更新、B级天然更新、C级人工促进天然更新和D级杉木林)的加大藤本植物、地面芽植物、地上芽植物、中型叶、草质叶、复叶和落叶的种类逐渐上升或呈“S”型上升,而高芽位植物、小型叶、革质叶、全缘叶、单叶和常绿的种类逐渐下降或呈“S”下降;CK、A级、B级和C级的外貌是由革质、单叶、小型叶为主的常绿高位芽植物所决定的,而D级由草质、单叶、中型叶为主的常绿高位芽植物所决定的。 相似文献
94.
基于拟脑智能系统的烤烟烟叶分级研究 总被引：6，自引：0，他引：6
对烟叶进行检测与分级是控制烟叶质量的重要手段之一.研究烟叶质量的合理表征参数及其自动提取方法,以及烟叶辅助分级系统,是迫切需要解决的问题.应用人工智能方法和计算机技术进行烤烟烟叶自动分级,提出一种借鉴生物脑信息处理结构的烤烟烟叶智能分级系统.该系统由思维模型、感觉模型和行为模型3个子系统构成,分别模拟分级专家的思维智能、感知智能和行为智能,具有学习与记忆、判断与模糊推理、分级决策等多种思维功能,以及图像自动采集、上下位机通信等协调与控制功能.应用该系统进行烟叶分级试验的结果与分级专家分级结果的平均一致率可达到85%,与人工分级水平相当. 相似文献
95.
基于ANN的复垦土壤水分特征曲线的预测研究 总被引：5，自引：5，他引：5
为能较容易且更准确地获取复垦土壤水分特征曲线,将易测定的土壤特性如土壤质地、容重和饱和含水量作为输入变量,采用基于bagging算法的神经网络法建立了用于预测土壤水分特征曲线的土壤转换函数法(PTFs)模型,并对徐州矿区复垦土壤的水分特征曲线进行了预测,同时与普通BP算法预测精度进行了比较.研究结果表明所建立的PTFs参数模型具有较高的估计精度,bagging算法均方根预测误差比普通BP算法减少了7.5%～27.0%,说明该模型的建立与求解为复垦土壤水分特征曲线的预测研究提供了一条新途径. 相似文献
96.
基于BP人工神经网络的长江河口地区土壤盐分动态模拟及预测 总被引：2，自引：1，他引：2
为开展长江河口地区土壤盐分动态的中长期模拟与预测,采用人工神经网络中应用较为成熟和广泛的BP网络建立长江河口地区土壤盐分与降雨量、蒸发量、长江水电导率、内河水电导率、地下水位、地下水电导率6因子间的非线性神经网络响应模型。网络模型结构为6-11-1,隐含层单元数用"试错法"确定。选择合适的参数训练和学习网络模型后,对河口地区2003年各月平均根层土壤电导率进行预测,并与线性回归模型预测结果进行比较。结果表明:BP网络模型较线性回归模型具有更高的预测精度,平均相对预测误差为7.3%,预测值与实测值相关性良好,可以满足实际应用需求。 相似文献
97.
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杉木人工林直径分布BP模型的研究 总被引：5，自引：1，他引：5
以相对直径作为输入向量,以株数累积频率作为输出向量,建立直径分布的BP神经网络模型;用杉木人工林直径分布的实际数据训练,选出的最佳模型,拟合精度为99.03%,检验精度为97.64%,所选模型没有系统偏差.与Weibull分布模型相比,具有较好的拟合效果.研究结果进一步表明,人工神经网络是一种有效的林分直径分布模拟技术. 相似文献
100.
在中国科学院红壤生态试验站的优化农业生态模式的长期定位试验地,以恢复14年的常绿针叶林地(马尾松林)、落叶阔叶林地(小叶栎)、针阔混交林地(湿地松-小叶栎)和自然恢复地(受到人为干扰)为样地,并且在附近选择疏草荒地作为对照,研究不同人工林型对土壤理化性状的影响。结果表明,不同人工林型对土壤的理化性状有不同程度的影响,阔叶林和针阔混交林在改善物理性状,增加有机质和养分含量等方面优于针叶林和自然恢复地,均优于疏草荒地。在剖面分布上,也有明显的层次差异,即随土层的增加理化性状有下降的趋势。 相似文献