BP2MSM 混合算法及其在森林自疏规律研究中的应用3 - 应用生态学报.PDF

应 用 生 态 学 报 　2000 年 10 月 　第 11 卷 　第 5 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 CHIN ESE J OU RNAL OF A PPL IED ECOL O GY ,Oct . 2000 ,11 (5) ∶655～659 BPMSM 混合算法及其在森林自疏规律 研究中的应用 (福建林学院资源与环境学系 ,南平 35300 1) 吴承祯 　洪 　伟 　 【摘要】　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. 本文阐 ( 述了人工神经网络模拟森林自疏机制的可行性和不足之处 ,并提出了基于改进单纯形法的神经网络模型 B P ) M SM 混合算法 的基本原理和算法 ,结合山杨天然林和杉木人工林自疏实例说明了其应用. 森林 自疏实例应用 结果表明 ,B PM SM 混合算法模拟森林自然稀疏机制是理想的 ,模拟精度较高 ,从而继承和发展了人工神经网 络方法与理论 ,丰富了森林自然稀疏规律研究方法. 关键词 　改进单纯形 　神经网络 　自疏规律 　B PM SM 混合算法 Neural net work based on modif ied simplex method and its application in studying f orest selfthinning. WU ( ) Chengzhen ,HON G Wei Dep art ment of R esou rces an d Env i ron ment , Fuj ian Fores t ry College , N anp ing 35300 1 . Chin . J . A pp l . Ecol . , 2000 , 11 (5) :655～659 . The mechanism of forest selft hinning is generally nonlinear and dynamic ,and t he artificial neural network has t he characteristic of expressing arbitrary nonlinear mapping. In t his p ap er , t he feasibility and limitation of artificial neural network used to simulating forest selft hinning was expounded ,and t he principle and algorit hms of t he neural network model based on modified simplex met hod (B PM SM mixed algorit hms) for modeling forest selft hinning were de scribed. It s applications in selft hinning of Pop ul us t rem ula natural forest Cun ning ham ia lanceolata plantation were illustrated . The result s of for