文档介绍：##甃诹址置芏瓤刂仆及森林资产评估中的应用研究方向:计算机应用技术指导教师:宁正元教授福建农林大学硕士学位论文学科门类:农学一级学科名称:林二级学科名称:森林经理学研究生:廖世涛陈平留教授完成时间:二零一零年四月分类号:.单位代码:学号:密级:
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引㈨⋯⋯戤私嗍肿癹日期:卅。.占。日期:卅。·玧专独创性声明论文使用授权的说明:.本人声明,所呈交的学位弦论文,是本人在指导教师的指导下独立完成的研究成果,并且是自己撰写的。尽我所知,除了文中作了标注和致谢中已作了答谢的地方外,论文中不包含其他人发表或撰写过的研究成果。与我一同对本研究做出贡献的同志,都在论文中作了明确的说明并表示了谢意,如被查有侵犯他人知识产权的行为,由本人承担应有的责任。本人完全了解福建农林大学有关保留、使用学位弦论文的规定,即学校有权送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。学位弦论文作者指导教师亲笔签名:保密,在年后解密可适用本授权书。不保密,本论文属于不保密。口
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、技术流程和工具⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯..神经网络的工作原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..址置芏瓤刂仆几攀觥林分密度对林分生长的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..林分密度控制图的编制和检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..肿试醋什拦栏攀觥森林资源资产评估的定义和常用的评估方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯..等树高线的传统模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.等直径线的传统模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯目摘婴⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..浴研究的目的和意义⋯⋯......⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..研究的现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...斯ど窬绲难芯肯肿础斯ど窬绺攀觥神经网络和神经元⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.神经网络在林业中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.神经网络类型的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯林分密度控制图的定义、作用和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..等树高线和等直径线的模型选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯收获现值法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯堇丛唇樯堋仁鞲呦吆偷戎本断叩腁模型和传统模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⒌.⒌.⒌
收获现值法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.拦兰际蹙弥副晁得鳌本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯崧塾胩致邸参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⒌⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯福建农林大学屈硕:宦畚
摘要人工神经网络窍执悄芩惴ㄖ唬耐怀鎏氐闶遣恍枰?悸鞘杉木我国南方最主要的速生经济用材树种,在福建地区尤其是闽北种植已成规模。近年来,杉木人工林的经营管理越来越受林业工作者的关注。林分密度控制图是根据林分密度效应法则理论,以林分密度效应规律为基础,建立株数密度与林分各测树因子之间的数量关系的数学模型来编制的一种森林经营图。林分密度控制图是森林经营的重要工具,合理适用的林分密度控制图能正确指导人工林的定量间伐和收获预估,也可以为造林涉及、资源清查、评定更新等级以及划分经营类型等方面提供参考数据。学模型的内部结构,不需要假设前提条件,不需要人为地确定因子权重等。神经网络在非线性建模方面具有突出的优势,它不仅能够对任意非线性映射进行任意逼近而且能够根据已有数据的输入输出,学习得到输入输出之间的函数关系,从而能够做到,给定一个输入,就能根据这个函数关系给出它的输出。与传统的建模方法相比,具有精确度更高、速度更快尤其是不依赖已有的数学模型等优点。由于林学上的许多模型都是非线性的,因此神经网络在林学上的应用备受关注,应用的领域越来越广泛。本文将把τ糜诮⒌仁鞲呦吣P秃偷戎本断吣P停⒔庑┠P陀传统的等树高线和等直径线模型进行精确度比较,目前这类研究进行的很少。在建模的过程中可以发现,木范缺却车哪P透撸龀龅淖什拦酪符合实际情况,这对今后的林分密度控制图的编制有重要的指导意义。在模型参数的求解过程中将用到免疫进化算法。免疫进化算法是在深入理解现有进化算法的基础上,受生物免疫机制的启发而形成的一种新的优化算法。最后,本文还将把人工神经网络建立的林分密度模型用于森林资源资产评估,进长收获的预估。实现在保证森林资源永续利用的基础上实现目标最优、采伐量最大,为森林资源资产评估探讨