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用泛化改进的BP神经网络估测森林蓄积量

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琚 存 勇 蔡 体 久
（ 北林业大学林学院 东 哈 尔滨 １ｏ４ ） ５ ｏｏ
摘
要 ： 介 绍 主 成分 变换 和经 规 则 化 调 整 法 蓄积 量 建 模 估 测 中 的 应 用 ， 比较
普通 Ｂ Ｐ神经 网络与泛化改进 的 Ｂ Ｐ神经 网络对蓄积量预报 的差异 ， 分析直接用中心标准 化的观测值建立仿 真模型
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（ ｏ ｓｙＣｌｇ ｏｔ ａｔ ｏｅｒ ￣ ｒｔ Ｈ ｒｉ １Ｏ４ ） Ｆｒｔ ｏｅｅｏ ｒ ｅｓＦｒ ｔ Ｕ ｅｒ ｌ ｆＮ ｈ ｓｙ ｓｙ ｉ ａｂ ５ＯＯ ｎ
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维普资讯
第４ ２卷 第 ｌ 期 ２ ２０ ０ ６年 ｌ 月 ２
林
业
科
学
Ｖｏ ． Ｉ４２． Ｎｏ．２ １ Ｄｅ ｃ．，２ ００６
Ｓ ＥＮＴＩ ＣＩ Ａ
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用泛化改进 的 Ｂ Ｐ神经 网络估测森林 蓄积量 ＊
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和 进行 主成 分 变 换 后 再 建 立 模 型 的效 率 问题 。结 果 表 明 ： 化 改 进 的 Ｂ 泛 Ｐ神 经 网 络 比普 通 Ｂ Ｐ神 经 网络 具 有 更 高 的 预 报精 度 ， 用 主 成 分 得 分 作 为 仿 真 模 型 的变 量 比 直 接 用 观 测值 作 变 量 具 有 更 快 的 速度 ， 保 证 了预 报 精 度 。 利 并 关键词： Ｂ Ｐ神 经 网 络 ； 成 分 变 换 ；泛 化 ； 林 蓄 积 量 主 森
在林业 经营 管理 中 ， 木蓄 积估 测是 一项重 要而 复杂 的工作 。传统 的做法是 对标 准地 进行 调查 ， 林 以标 准 木平 均胸径 、 树高 进行 估测 ， 为影 响较 大 。近年 来 ， 人 随着计 算机 的普 及和 人们认识 问题 的不 断深 化 ， 有着 丰
ｗａ ｉｃ ｓ ｄ． Ａ ｌ ｔｅ ｒｓ ｔ ｈ ｗｅ ｈ ｔＢａ ｅｉｎ ｒｇ ａ ａ ｏ ｃ ｒｐ ｇ ｔ ｎ ｅ ｒｌ ｅｗ ｒ ａ ｌＯ ｃ ｕ ａｅ ｔａ ｓｄｓｕ ｓ ｅ ｌ ｈ ｕ ｓ ｓｏ ｄ ｔａ ｙ ｓ ｕ ｄｚｔ ｎ ｈ ｋ ｐｏ ａ ａ ｏ ｎ ｕａ ｎ ｔ ｏ ｋ Ｗ ｅ ｌ ａ ｅ ｌ ｉ ａ ｉ ｓ ｌ ｒ ａ ｃ ｒｔ ｈ ｎ ｌｅ
中 圈 分 类 号 ：７ ８ ５ １ ￥ ５ ．’ 文 献 标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １ ７ ８ ｔｏ ６ １ ０ ５ 一ｏ １０ — ４ ８ ２ ｏ ） ２— ｏ ９ ４
Ｆ ｒ ｓ ｌ ｍ ｅ Ｅｓｈ ａ ｅ Ｂａ ｅ ｏ ｙ ｓａ ｇ ｌ ｒｚ ｔｏ ｃ ｒ ｐａ ａ ｉ ｎ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ｏ ｅ ｔＶｏｕ ｔ ｎ ｔ ｓ ｄ ｎ Ｂａ ｅ ｉｎ Ｒｅ ｕ ａ ｉａ ｉｎ Ｂａ ｋ Ｐ ｏ ｇ ｔｏ ｕ ａ ｔ ｒ

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bp神经网络算法的基本流程

bp神经网络算法的基本流程

bp神经网络算法的基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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森林资源调查规划设计系列之林分蓄积测定、标准林地

森林资源调查规划设计系列之林分蓄积测定、标准林地

森林资源调查规划设计系列之林分蓄积测定、标准林地林分蓄积量测定（⼀）概念在⼀定⾯积上⽣长着的林⽊总材积叫蓄积量，或简称蓄积。

蓄积的含义包括储蓄、积累和⽣长变化的情况。

（⼆）⽅法林业调查中，为节省⼈⼒和时间，常采⽤局部调查法，以局部⾯积的实测结果推断全林。

这种调查法我们称为“抽样”的⽅法但以局部估计总体的会有⼀定的误差，它的⼤⼩决定于局部⾯积调查的⼤⼩和局部地区反映或代表总体的程度。

因此，抽样调查度有精度要求。

抽样的⽅法有典型抽样⽅法和随机抽样⽅法（⼆）典型抽样⽅法在林分中选择最能代表林分特征的地段或林⽊进⾏调查，测定蓄积量。

这些地段称为“标准地”、林⽊称为“标准⽊”（三）随机抽样⽅法按照统计学原理，在林分中随机选择若⼲地段或林⽊进⾏调查，估测林分蓄积量。

这些地段称为“样地”、林⽊称为“样⽊”或“计算⽊”（四）蓄积量计算⽅法平均标准⽊法材积直线法材积表法形数法（形⾼法）1、⼆元材积表法以胸径和树⾼两个因⼦为材积的函数⽽编制的材积表，叫⼆元材积表。

⼆元材积表法使⽤的⽅法是：在被测林分中，先测定各径级的株数、平均⾼，查⼆元材积表得出各径级单株材积，乘以各径级株数，得出相应的各径级材积，合计各径级材积得出某树种材积，各树种材积之和就是林分的蓄积量2、形数法（形⾼法）单株材积：V= G1.3 ·H · f1.3林分蓄积：M= G ·H · f1.3M林分或径阶蓄积，G林分或径阶总断⾯积，·H · f1.32、形数法（形⾼法）H林分或径阶平均⾼， f1.3 形数。

习惯上，我们把形数与树⾼的乘积叫形⾼（H · f1.3 ），并把不同径阶对应的形⾼展开成形⾼表，便于查阅使⽤。

蓄积量计算⽅法标准地调查（⼀）标准地的概念标准地是⼀块能反映待测林分的平均标志的地段，它应该是整个林分的缩影，严格说，标准地与整个林分只有⾯积上的差别，没有质量上的不同。

基于数据挖掘的BP神经网络模型的一种改进算法

基于数据挖掘的BP神经网络模型的一种改进算法

ห้องสมุดไป่ตู้中 图分 类 号 ： Ｐ８ １ｌ ］ 文献 标 识 码 ： Ａ
摘 要 ： 数据 挖掘 方 法 的人 工 神经 网络 是 一 种新 的数 学 建 模 方 式 ． 统 方法 对 非线 性 数 据 的 预 测 不 易 找 到 简 单 而 传 有 效 的 模 型 ， 经 网络 的提 出 为处 理 非 线 性 问题 提供 了 比 较好 的 方 法 ． 对 Ｂ 神 针 Ｐ算 法 的 局 限 性 提 出 了 改 进 的 Ｂ Ｐ网
Ｋｅ ｒｌ ：ｄ ｔ ｎ ｎ ｙ ｗ０ ｔｓ ａａ ｍｉｊｇ；ｎ ａ ｅｗｏｋ ；ＢＰ ｄ ｌ ｆｒｃ ｓ ；ｑ ａｉｙ ｅ １ｎ ｔ ｒ ｓ ｍｏ ｅ ； ０ｅ ａ ｔ ｕ ｌｔ
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｉ’ ｏ ａ ｙｔ ｔａ ｔ ｔ ｓｎ ｔｅ ｓ ｏ丘ｎ Ｉ１ｌ ｄｅ ｃｉｅｎｏ ｅ ｎ ｆｒｅ ｓｉｇ山ｅ ｎ ｎ ｉｅ ｒｄ ｔ ｙｔ ｅ ｄｉ０ ｌｍｅｈ ｄ，ａ ｄｔｅ ８ｔ６ｃａ ｅｖ ｄ ａ８ｎｐｅ Ｔ Ⅱｅ ｔ １ｄ １ｉ ０ ｅ ａｔｎ 衄 ｖ ｏ ｌｎ ａ ａａｂ ｈ ｔ ｎａ ｔ０ ｉ ｎ ｈ Ｉｉ ｉｌｎ ｒ ｅ
文 章 编 号 ：Ｏ ４ ｒ ２ ２ ０ ）３ ２ ８ ３ １０ —９ ６ （ｏ ８ ｏ —０ ４ 一ｏ ７
基于数据挖掘的 Ｂ Ｐ神经网络模 型的一种改进算法。
王建 国 ， 张 王 月
０４ １） ｌ０ ０ （ 内蒙 古 科 技 大 学 机 械 工 程 学 院 ， 内蒙 古 包头
关键 词 ： 据 挖掘 ； 经 网络 ； Ｐ 型 ； 测 ； 量 数 神 Ｂ模 预 质
ｎ ｔ ｏ ｋ ｉ ｅ ｙｔ ｏ ｔｉ，ａ ｈ ｅ ｒＩｎ ｔ ｒ ｓｃ ｅ ｎ ｈ ｓｐ ｏ ｉｅ ｅ￡ｒａ ｐ ａ ｈ ｔ ａ ｄｉｇ ｔ ｏ ｌｎ ａ ｒｂｅ ．Ｔｈ － ｅ’ ｒ ｓ８ ｎ ｗ ｗａ ０ｄ ｈｓ ｓｔｅ ｎ ｕａ ｅｗｏｋ ｒａ ｏ ８ ｒＶｄ ｄ ａ ｂ ｔ ｐ ｍ ｃ ｏ ｈ ｎ ｌ ｈｅｎ ｎｉｅ ｒｐ ０ ｌｍ ｖ ｅ ｎ ｅ ｐ ｖ ｍｅ ｔｏｎ ＢＰ ｎ ｔ ｒ ｄｅ ｎ ｖｅ ｆｔｅ ＢＰ ａｇ ｒｔｍ ｉ ｔｔ ｎ ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ．Ｔ ｅ ｆｒｃ ｓｅ ｅ ｕｔｏ Ｓ ｑｕ ｌ ｙｔ唱ｅ ａ ａ ｔｒｗａ ｍ ｅ ｎ ｅｗ０ｋ ｍｏ ｌｉ ｉｗ ０ ｌｏ ｉ１ １ ａｉ ｓｐ ０ ｏ ｅ ｈ Ｉ ｍｉ ｏ ｈ ０ｅ ａ ｔｄ ｒ ｓｌ ｆＣ Ｐ ａｉ ａ ｔｐ ｒｍｅｅ ｓ ｔ
改进LMBP神经网络在织物染色配色中的应用

改进LMBP神经网络在织物染色配色中的应用


为 此提 出 了一 种基 于 改进 Ｌ ＭＢ Ｐ算 法神 经 网络 的织物 染 色配 色方 法 ， 在分 析 了传 统 染 色
配 色 方 法 缺 陷 的基 础 上 ， 出 并 建 立 了 用 改 进 Ｌ 提 ＭＢ Ｐ神 经 网 络 来 进 行 染 色 配 色 的 模 型 ，
并将 其与 Ｌ Ｐ算 法神 经 网络染 色 配色 结果 对 比 。实 验 的预测 结 果 表 明 ， 进 的 Ｌ Ｐ ＭＢ 改 ＭＢ
第 ２ 卷 第 １ ５ 期
２０ １０年 ３月
青 岛大学 学报 （ 程技 术版 ） 工 Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＱＩ ＮＧＤＡＯ ＵＮＩ ＲＳ Ｔ （ ＶＥ Ｉ Ｙ Ｅ＆Ｔ）
Ｖ ｏ１２５ Ｎ ｏ ． ．１
Ｍ ａ ． ２ ０ ０ ｒ １
文 章 编号 ： ０ ６～９ ９ （ ０ ０ ０ —０ １ １０ ７ ８ ２ １ ） １ ０ ５—０ ３
献 从 Ｂ 网 络 的 不 同 角 度 进 行 改 进 ， 得 了 一 些 进 展 。 本 文 提 出 了将 改 进 Ｌ Ｂ 神 经 网 络 算 法 ｌ 应 用 在 Ｐ 取 Ｍ Ｐ 】
织物 染色 配色 中。经过 实验 ， 据结果 显 示该 算法 对 于同一 色 系染料 的配 方预 测具 有较 高 的精 度 ， 数 且收敛 速 度快 。因此 该 方法适 合 应用 在织 物染 色 配色 中 。
收稿 日期 ：２Ｏ０９ —０７— ２１
基 金 项 目 ：国 家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（ ０ ７ １ ８ ６９３５）
作 者 简 介 ：张 黎 明（ ９ ２一 ， ， 士 研究 生 ， １８ ）女 硕 主要 研究 领 域为 计算 机 仿 真技 术 。
通讯 作 者 ：张 秉 森 ， ， 授 ， 士 生 导 师 ， 要 研 究 领 域 为 计 算 机 动 画 及 计算 机 配 色 。Ｅｍａ ：ｓｈ ｎ ＠ ｑ ｕ ｅ ｕ ｃ 男 教 硕 主 ｉ ｂｚ ａｇ ｄ ． ｄ ．ｎ ｌ