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自组织神经影射网络排序及其在植物群落分析中的应用
被引量：
7
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作者
张金屯
孟东平
席跃翔
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期1-5,共5页
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M...
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。
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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
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题名
自组织神经影射网络排序及其在植物群落分析中的应用
被引量：
7
1
作者
张金屯
孟东平
席跃翔
机构
北京师范大学生命科学学院
山西大学黄土高原研究所
出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期1-5,共5页
基金
国家自然科学基金(30070140)
教育部骨干教师基金项目。
文摘
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。
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
Keywords
self-organizing feature map （SOFM） neural network
vegetation
quantitative methodology
gradient analysis
ordination
Taihang Mountains
分类号
S711 [农业科学—林学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
自组织神经影射网络排序及其在植物群落分析中的应用
张金屯
孟东平
席跃翔
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
7
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