基于人工神经网络的栎树天然林生长动态模拟系统研究
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| 1 文献综述 | 第8-14页 |
| ·林分生长模型的理论和研究现状 | 第8-12页 |
| ·地位指数模型的理论及研究现状 | 第9-10页 |
| ·密度指数模型的理论及研究现状 | 第10-11页 |
| ·全林分生长模型的理论及研究现状 | 第11-12页 |
| ·森林动态模拟研究现状 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络的发展与现状 | 第13-14页 |
| 2 引言 | 第14-16页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| ·研究的主要内容 | 第15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| 3 材料与方法 | 第16-26页 |
| ·研究材料 | 第16-17页 |
| ·研究区域概况 | 第16页 |
| ·数据的来源和整理 | 第16-17页 |
| ·研究方法 | 第17-26页 |
| ·人工神经网络的基本理论 | 第17-18页 |
| ·生物神经元与生物神经网络 | 第18-19页 |
| ·人工神经元和人工神经网络 | 第19-20页 |
| ·BP 神经网络及其计算方法 | 第20-26页 |
| ·BP 网络的结构和基本理论 | 第20-21页 |
| ·BP 神经网络的算法 | 第21-22页 |
| ·BP 算法的不足 | 第22页 |
| ·BP 神经网络模型的构建 | 第22-24页 |
| ·BP 神经网络模型的训练 | 第24-25页 |
| ·BP 神经网络模型的性能分析 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络的优点与不足 | 第26页 |
| 4.构建栎树天然林 BP 神经网络生长模型 | 第26-47页 |
| ·栎树天然林地位指数模型 | 第27-33页 |
| ·模型构建 | 第27-29页 |
| ·模型的训练 | 第29-30页 |
| ·模型性能分析 | 第30-32页 |
| ·地位指数计算 | 第32-33页 |
| ·栎树天然林密度指数模型 | 第33-37页 |
| ·模型构建 | 第33-34页 |
| ·模型训练 | 第34-35页 |
| ·模型性能分析 | 第35-36页 |
| ·密度指数计算 | 第36-37页 |
| ·栎树天然林全林分生长模型 | 第37-47页 |
| ·模型构建 | 第37-38页 |
| ·模型训练 | 第38-40页 |
| ·模型性能分析 | 第40-47页 |
| 5.栎树天然林生长动态模拟系统 | 第47-66页 |
| ·MATLAB 的图形用户界面简介 | 第47-53页 |
| ·GUI 设计面板 | 第47-49页 |
| ·菜单和控件设计 | 第49-53页 |
| ·GUI 编程 | 第53页 |
| ·栎树天然林生长动态模拟系统构建 | 第53-66页 |
| ·系统界面构建 | 第54-57页 |
| ·系统控件设计 | 第57页 |
| ·编写程序代码 | 第57-61页 |
| ·系统调试 | 第61-66页 |
| 6 结论与讨论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 英文摘要 | 第69-70页 |
