基于遗传算法和模糊神经网络的土壤肥力质量评价研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| ·立论意义 | 第10-11页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·选题的意义 | 第11页 |
| ·文献综述 | 第11-21页 |
| ·土壤肥力质量的影响研究 | 第11-14页 |
| ·土壤肥力质量的评价研究 | 第14-18页 |
| ·模糊神经网络的发展概述 | 第18-20页 |
| ·遗传算法的发展概述 | 第20-21页 |
| 2 研究区概况和研究方法 | 第21-25页 |
| ·研究区域概况 | 第21页 |
| ·采样方案 | 第21-22页 |
| ·研究内容 | 第22页 |
| ·技术路线 | 第22-23页 |
| ·研究方法 | 第23-25页 |
| ·土壤肥力养分的测定方法 | 第23-24页 |
| ·土壤肥力特征分析方法 | 第24页 |
| ·土壤肥力质量评价方法 | 第24-25页 |
| 3 流域内不同利用方式下土壤肥力指标的特征 | 第25-29页 |
| ·土壤颗粒组成的特征 | 第25页 |
| ·土壤容重组成的特征 | 第25-26页 |
| ·土壤pH组成的特征 | 第26页 |
| ·土壤养分的特征 | 第26-29页 |
| 4 模糊神经网络和遗传算法的理论基础 | 第29-42页 |
| ·模糊神经网络理论基础 | 第29-33页 |
| ·模糊系统理论 | 第29-32页 |
| ·神经网络基本原理 | 第32-33页 |
| ·遗传算法理论基础 | 第33-42页 |
| ·遗传编码 | 第34-35页 |
| ·个体适应度的评价 | 第35页 |
| ·遗传算子 | 第35-37页 |
| ·控制参数设定 | 第37-38页 |
| ·遗传算法的一般流程 | 第38-39页 |
| ·遗传算法的特点 | 第39-40页 |
| ·遗传算法用于土壤肥力评价的理论依据 | 第40-42页 |
| 5 名山河流域土壤肥力质量综合评价 | 第42-55页 |
| ·基于遗传模糊神经网络的土壤肥力质量评价 | 第42-50页 |
| ·评价指标体系选择 | 第42-43页 |
| ·网络数据样本集选取 | 第43-44页 |
| ·遗传模糊神经网络结构设计 | 第44-46页 |
| ·遗传算法优化模型 | 第46-48页 |
| ·遗传模糊神经网络程序的主要函数说明 | 第48-49页 |
| ·网络模型测试及应用 | 第49-50页 |
| ·基于模糊综合评判法的土壤肥力质量评价 | 第50-53页 |
| ·模糊综合评价法 | 第50页 |
| ·土壤肥力因子选择及隶属度的确定 | 第50-52页 |
| ·土壤肥力因子权重的确定 | 第52页 |
| ·不同利用方式下土壤肥力质量的综合评价 | 第52-53页 |
| ·两种评价结果综合讨论 | 第53-55页 |
| 6 结论和展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-64页 |
