【摘 要】
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森林自然稀疏机制一般是非线性的、动态的,人工神经网络具有逼近任意非线性映射的特性,这从理论上保证了其应用于森林自疏研究的可行性.本文在提出的基于改进单纯形法的神经
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森林自然稀疏机制一般是非线性的、动态的,人工神经网络具有逼近任意非线性映射的特性,这从理论上保证了其应用于森林自疏研究的可行性.本文在提出的基于改进单纯形法的神经网络模型(BP-MSM混合算法)的基本原理和算法的基础上,结合山杨林、云南松林和杉木林自疏实例进一步分析了BP-MSM混合算法与张氏模型在研究森林自疏规律上的效果优劣.森林自疏实例应用结果表明,当建立BP-MSM混合算法的3层1:5:1网络结构模型时,其模拟效果明显优于张氏模型,残差平方和仅为张氏模型的3.89%～27.16%,说明BP-MSM混
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