自组织特征人工神经网络在庞泉沟自然保护区植物群落分类中的应用

• 作者: 张金屯 杨洪晓
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: 神经网络 自组织 植被 数量分类
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 1005-1010
• 页数: 6页
• 分类号: Q94
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0933.2007.03.021

摘要

人工神经网络是较新的数学分析工具,其中的自组织特征映射网络(SOFM)具有较强的聚类功能.应用SOFM网络对庞泉沟自然保护区植物群落进行了分类研究.在讨论了SOFM网络的数学原理、聚类方法和步骤的前提下,分类过程在MATLAB(6.5)神经网络工具箱(NNTool)中编程实现.结果将89个样方分为13个植物群落类型.分类结果符合植被实际,生态意义明确,表明SOFM网络可以很好地反映植物群落的生态关系,是非常有效的植物群落数量分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨洪晓	北京师范大学生命科学学院	14	1042	13.0	14.0
2	张金屯	北京师范大学生命科学学院	135	4552	36.0	62.0