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摘要:
针对河口与近海生物对环境条件变化响应的非线性和不连续性,以及生态系统所具有的多源性、开放性、耗散性和远离平衡态的复杂特征,利用自组织特征映射网络(S0M)技术,开展了河口水文、泥沙和生态资料的聚类分析,可实现对复杂问题的分解,为神经网络训练和仿真奠定了基础.
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文献信息
篇名 黄河口滨海区叶绿素浓度与水文资料聚类分析
来源期刊 人民黄河 学科 地球科学
关键词 人工神经网络 聚类分析 生态需水量 滨海区 黄河口
年,卷(期) 2005,(10) 所属期刊栏目 专题研究 黄河口滨海区生态需水量研究
研究方向 页码范围 72-73
页数 2页 分类号 P332.7
字数 1557字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
聚类分析
生态需水量
滨海区
黄河口
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
人民黄河
月刊
1000-1379
41-1128/TV
大16开
郑州市金水路11号《人民黄河》杂志社
1949
chi
出版文献量(篇)
10081
总下载数(次)
8
总被引数(次)
43330
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导