| 摘要 | 第1-8页 |
| 1 森林立地类型划分和评价综述 | 第8-18页 |
| ·森林立地类型划分和评价研究的历史 | 第8-10页 |
| ·森林立地类型划分研究历史 | 第8-9页 |
| ·森林立地类型评价研究历史 | 第9-10页 |
| ·森林立地类型划分和评价研究的现状 | 第10-13页 |
| ·森林立地类型划分研究现状 | 第10-12页 |
| ·森林立地质量评价研究现状 | 第12-13页 |
| ·存在问题 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络简介 | 第14-16页 |
| ·森林立地研究的发展趋势、研究目的及意义 | 第16-18页 |
| 2 引言 | 第18页 |
| 3 材料、理论和方法 | 第18-31页 |
| ·研究地概况 | 第18-19页 |
| ·神经网络理论基础 | 第19-24页 |
| ·神经元模型和网络结构 | 第19-22页 |
| ·BP神经网络及其算法 | 第22-23页 |
| ·LVQ神经网络及其算法 | 第23-24页 |
| ·研究方法 | 第24-31页 |
| ·外业调查方法 | 第24页 |
| ·数据处理方法 | 第24-25页 |
| ·模型构建方法 | 第25-29页 |
| ·模型训练方法 | 第29-30页 |
| ·模型性能分析方法 | 第30页 |
| ·拟合精度分析 | 第30-31页 |
| ·预测精度分析 | 第31页 |
| 4 森林立地类型划分 | 第31-39页 |
| ·森林立地类型划分的聚类分析 | 第31-35页 |
| ·森林立地类型划分的聚类结果 | 第31-34页 |
| ·森林立地类型划分 | 第34-35页 |
| ·森林立地类型划分的LVQ神经网络模型 | 第35-38页 |
| ·LVQ神经网络模型构建和训练 | 第35-36页 |
| ·森林立地类型划分 | 第36-38页 |
| ·森林立地类型划分结果 | 第38-39页 |
| ·登封林场少林寺林区立地类型划分主要特点 | 第38页 |
| ·薄山林场大岭林区立地类型划分主要特点 | 第38-39页 |
| 5 森林立地评价 | 第39-46页 |
| ·森林立地评价有林地神经网络模型构建 | 第39-40页 |
| ·森林立地评价的BP神经网络模型训练 | 第40页 |
| ·森林立地评价的BP神经网络模型精度分析 | 第40-42页 |
| ·森林立地评价的BP神经网络模型地位指数计算 | 第42-46页 |
| ·森林立地类型有林地的BP神经网络模型地位指数计算 | 第42-43页 |
| ·森林立地类型无林地的BP神经网络模型地位指数计算 | 第43-46页 |
| 6 模型应用 | 第46-47页 |
| ·有林地模型应用 | 第46-47页 |
| ·无林地模型应用 | 第47页 |
| 7 结论 | 第47-49页 |
| ·方法研究结论 | 第47-48页 |
| ·森林立地类型划分的研究结论 | 第48页 |
| ·森林立地类型评价的研究结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 英文摘要 | 第53-54页 |