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2014年16期
基于改進MNN的森林健康評價方法研究
| 作 者 | 方舟, 王霓虹 |
| 第一作者 | 方舟 |
| 作者單位 | 東北林業大學信息與計算機工程學院, 黑龍江哈爾濱 |
| 卷 號 | 42 |
| 發表年份 | 2014 |
| 發表刊期 | 16 |
| 發表頁面 | 5292-5294 |
| 關 鍵 字 | 森林健康評價; 集成神經網絡; 人工蜂群 |
| 摘 要 |
為了更好地支持森林的可持續經營，探討了森林健康評價方法。與傳統的單一人工神經網絡相比，集成神經網絡（Modular Neural Networks，MNN）在解決復雜分類問題時更加有效，因此利用MNN作為森林健康評價的具體方法。此外，常被用來訓練神經網絡的反向傳播（Back Propagation，BP）算法存在收斂速度慢且易陷入局部極小值等不足。為了解決這一問題，將具有極強全局尋優能力的人工蜂群（Artificial Bee Colony，ABC）算法與BP算法相結合，形成一種混合ABCBP算法的改進MNN模型，并將其用作構成MNN的單一神經網絡的學習算法。通過試驗對比分析，驗證了改進MNN模型的有效性。 |
| 附 件 |
基于改進MNN的森林健康評價方法研究
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