河北省土壤水资源分区评价方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-17页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·土壤水资源的概念及特点 | 第10-12页 |
| ·土壤水资源的概念 | 第10-11页 |
| ·土壤水资源的特点 | 第11-12页 |
| ·国内外研究与发展概况 | 第12-16页 |
| ·土壤水资源研究概况 | 第12-13页 |
| ·分区研究概况 | 第13-16页 |
| ·土壤水资源的研究内容 | 第16-17页 |
| 2 土壤水资源分区原则、方法与指标体系 | 第17-25页 |
| ·土壤水资源的分区目的 | 第17页 |
| ·土壤水资源的分区原则 | 第17-18页 |
| ·土壤水资源的分区方法 | 第18-19页 |
| ·土壤水资源的指标体系 | 第19-25页 |
| ·河北省的基本自然情况 | 第19-20页 |
| ·指标体系的建立 | 第20-21页 |
| ·指标权重的确定 | 第21-25页 |
| 3 基于模糊聚类分析法对土壤水资源分区 | 第25-34页 |
| ·模糊聚类分析理论与模型 | 第25-30页 |
| ·模糊聚类分析分区路线 | 第25-26页 |
| ·模糊聚类分析模型 | 第26-30页 |
| ·分区结果 | 第30-33页 |
| ·结论 | 第33-34页 |
| 4 基于自组织特征映射网络对土壤水资源分区 | 第34-44页 |
| ·人工神经网络 | 第34-36页 |
| ·概述 | 第34页 |
| ·神经网络的互连模式 | 第34-35页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第35-36页 |
| ·自组织特征映射网络 | 第36-40页 |
| ·自组织神经网络 | 第36页 |
| ·自组织特征映射(SOM)神经网络 | 第36-40页 |
| ·基于自组织特征映射网络对土壤水资源分区 | 第40-43页 |
| ·SOM神经网络聚类路线 | 第40-41页 |
| ·SOM神经网络在土壤水资源分区中的应用 | 第41-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 5 模糊聚类分析和SOM网络的综合分析 | 第44-48页 |
| ·模糊聚类分析在土壤水资源分区中的应用分析 | 第44页 |
| ·模糊聚类分析的优点 | 第44页 |
| ·模糊聚类分析的缺点 | 第44页 |
| ·SOM网络在土壤水资源分区中的应用分析 | 第44-45页 |
| ·SOM神经网络的优点 | 第44-45页 |
| ·SOM神经网络存在的问题 | 第45页 |
| ·模糊聚类分析与SOM神经网络综合分析 | 第45-46页 |
| ·土壤水资源分区命名 | 第46-48页 |
| 6 结论及建议 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第48页 |
| ·建议 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54-62页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 作者简历 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-70页 |
