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传统田间试验设计方法如顺序设计、拉丁方设计以及随机区组设计方法在很大程度上考虑了林分立地、土壤或肥力等方面的差异,但没有关注立地之上的"试验对象即林分"的状态差异,加上其有限的随机过程和缺失量化的目标函数等缺陷,从而谈不上是优化的试验设计,无法保证试验开始前处理间林分状态特征的一致性。本文提出了一种全新的森林经营田间试验优化设计方法——基于林分状态特征的完全随机优化设计,并将其应用于甘肃小陇山锐齿栎天然林的森林经营田间试验设计中。基于林分状态特征的完全随机优化设计得到小区排列方案,其处理间林分状态特征参数的差异均小于5%,优于传统田间试验设计方法,能确保试验林分状态的一致性。利用R语言实现该优化设计并使其可以在计算机上自动得到最佳的小区排列方案,提高了森林经营田间试验的精度,为科学试验的开展奠定了坚实的理论基础。 相似文献
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谷物识别中对神经网络的优化 总被引:3,自引:3,他引:3
主要讨论了在谷物纹理识别中对神经网络的优化。通过比较优化神经网络和非优化神经网络的输入、输出之间的非线性联系,可知优化神经网络能够更迅速、准确地进行纹理识别。同时,该文还评价了优化方法的有效性。 相似文献
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