自组织特征映射神经网络原理和应用研究

• 作者: 史培军 李宁 李春华
• 来源期刊: 北京师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射网络 耕地压力分类 地域差异 中国
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 页码范围: 543-547
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 6230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0476-0301.2006.05.026

摘要

根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以压力-状态-响应框架为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络模型,在说明SOM网络模型和算法的基础上,应用SOM的聚类功能,以MATLAB语言构建SOM网络模型,对我国的31省市自治区耕地利用压力大小进行了分类,并结合相关文献的研究成果阐述耕地压力的地域差异原因.结果显示我国耕地压力的区域差异与经济地域差异有高度的一致性,表明经济发展是耕地压力的主要来源.选取大样本的神经网络训练得到的结果和现实的一致也表明,SOM模型是一种适用的耕地压力区域分类新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春华	环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京师范大学资源学院	2	55	2.0	2.0
2	李宁	环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京师范大学资源学院	3	80	3.0	3.0
3	史培军	环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京师范大学资源学院	13	952	12.0	13.0