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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王鹏程 杨国栋 张晓晨 钟育谦 翟飞飞 张贵宝 邱靖 陈林 王贤荣 伊贤贵
为了解国家Ⅱ级保护植物宝华玉兰Magnolia zenii的种群分布规律及其濒危原因,进一步揭示宝华玉兰野生种群与群落及环境之间的生态关系,应用自组织特征映射网络(SOM)对宝华玉兰生存群落进行了排序和分类,以期为保护和管理宝华玉兰种群野生种质资源提供理论依据和新的方法。结果如下:①群落结构分析表明,宝华玉兰天然更新缺乏,且紫楠Phoebe sheareri,建始槭Acer henryi等优势种占据了主要生存空间与资源,影响了宝华玉兰种群增长和发展,使其在群落中处于不稳定地位;②SOM将40个样方进行聚类分析,得到7个群落类型。不同群落类型之间的物种组成存在差异,界限清晰,排序结果与优势种实际分布情况吻合,说明SOM的分类结果具有合理性;③环境因子可视化分析揭示了宝华玉兰分布于坡度较缓的半阳坡,种群分布主要受到坡向和坡度2个环境因子的影响,由于宝华玉兰自身生长过程中对环境要求的特殊性和不适应性,造成了其濒危现状;④SOM具有高度非线性拟合的特点,且能够同时进行排序和分类,并将分类结果可视化,呈现样方之间的相似性,说明SOM应用于群落分类和排序,反映种群与群落及环境之间的生态关系是合适的。
[期刊] 林业科学
[作者]
李林峰 张金屯 周兰 邵丹
采用自组织特征映射网络(SOM)对芦芽山自然保护区青杄林进行数量分类和排序。结果表明:SOM将60个森林样地划分为8个群落类型,各类型在排序图上都有其分布范围和界限,且群落结构、物种组成差异明显,说明分类和排序结果合理,可较好地揭示群落间的生态关系;通过环境因子梯度的可视化方法,确定海拔、坡位和坡度是影响该地区青杄林生长和分布的主要因子,揭示群落、物种及植被分布和环境因子的关系。结果表明SOM网络适用于表征群落生态特征及探索群落和环境相互关系的研究,将其应用于自然保护方面,将有利于对不同植被类型进行分类和管理。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
罗凯 罗旭 冯仲科 李静锐 吴露露
该研究以Matlab为平台,应用自组织特征映射网络模型对研究区的遥感影像数据进行土地使用类型的分类。结果表明:在设计神经网络模型时,输出层节点数的确定不仅与分类数相关,同时也需要考虑研究区数据的模数,输出层节点数正确与否很大程度上制约着研究结果的精度。研究证明,自组织特征映射网络通过神经元之间的竞争能模拟大脑神经系统中的"近兴奋远抑制"功能使得该网络的收敛性更好,其分类精度较高,而且该神经网络不需要学习样本使其应用更加简单。因此自组织特征映射网络在遥感分类中有着很好的应用前景。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
黄亚捷 叶回春 张世文 郧文聚 黄元仿
【目的】耕地生产力的高低直接关系到国家粮食安全,科学分析不同区域耕地生产力构成要素及其影响机制、摸清耕地资源状况,对于把握耕地资源利用的科学决策、实现耕地产能提升,特别是支撑省域土地整治以及高标准基本农田划定、保障国家粮食安全战略具有重要意义。【方法】基于中国31个省(自治区/直辖市)的土壤肥力、气候条件、地形地貌等自然条件及经济投入、效益反馈等社会统计数据,建立构成自然要素及社会经济要素的指标体系。根据粮食作物单产对耕地生产力分级,并结合以往区划确定耕地生产力区。在深入剖析耕地生产力与其构成素要素之间的复杂、高维、非线性关系基础上,采用自组织特征映射神经网络模型,通过U-矩阵面板以及变量位面...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张金屯 孟东平 席跃翔
自组织神经影射网络(SOFM)对复杂问题和非线性问题具有较强的分析和解决功能,其特征完全适合植物群落的排序研究。该文介绍了SOFM的基本原理和排序分析过程及方法,并应用SOFM网络排序对太行山中段植物群落进行了排序分析。其计算过程在Matlab 6.5神经网络工具箱中实现。结果将68个样方排列在SOFM拓扑空间,排序轴反映了明确的生态梯度,能够反映植物群落间的生态关系,生态意义明确,符合植被实际,表明SOFM网络是有效的植物群落排序方法。在SOFM排序过程中也很容易进行聚类,有利于群落分类和排序的结合。
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
郝俊卿 王雁林
县域经济评价分类是区域经济发展研究中的重要课题。针对县域经济评价分类与其影响因素之间复杂的非线性关系,文章提出应用自组织映射神经网络模型来评价县域经济发展实力。以延安市为例,建立了实用的县域经济评价指标体系,应用建立的自组织映射神经网络模型进行了评价分类。针对分类结果,提出了延安市各县区县域经济协调发展的对策。
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
张惠琴 陆轶 周洋
在现有技术创新效率研究成果的基础上，用智能诊断方法对评价指标做进一步分析，目的是快速完成企业或组织技术创新效率在整个行业内的定位识别。针对ＤＥＡ模型评价的技术创新效率指标，采用自组织映射（ＳＯＭ）神经网络的方法对其进行智能诊断，仿真结果显示该方法可以有效对不同企业或组织技术创新效率进行智能诊断，从而快捷高效地为企业技术创新决策提供依据。
关键词：
技术创新 创新效率 自组织映射 智能诊断
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡中华
为了研究地区产业结构的空间分布规律,文章采用自组织映射(SOM)的聚类方法,对2005年中国省级地区和美国各州的产业结构进行了聚类分析。结果表明,自组织映射的方法能够将地区产业结构在输出层聚成几个明显区域,区域内地区的产业结构相似,而区域间省份的产业结构有明显的差异性;同时进一步的分析表明,在目前的经济条件下,工业化水平是中国地区产业结构差异性的主导因素;而美国的产业结构差异性的主导因素是第三产业化水平,这种区别也体现了不同国家的产业结构与经济发展水平之间的相关性。
关键词：
自组织映射 产业结构 聚类分析
[期刊] 图书情报知识
[作者]
安璐 余传明
本文通过计算60种有代表性的图书情报类英文期刊从2006年至2008年的主题数量与方差,将被调查期刊按照其主题专业化与综合性分为四类。在每类期刊中选取影响因子最高的期刊,利用自组织映射的成分图分析特定期刊的主题特点。结果发现,大多数(占85%)期刊较为均衡地报导有限数量的主题;少数(占13.3%)期刊呈现出较强的综合性,即较为均衡地报导数量较多的主题;个别(占1.7%)期刊涉猎广泛,且具有明显的主题侧重;不存在高度专业化的期刊。其中,期刊的主题数量与主题侧重程度差异(由方差反映)呈现同向变化的规律,即期刊的主题数量越多,其主题侧重程度差异也越大,反之亦然。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王鲁 吴冲
良好的财务危机预警模型能够有效监控企业运营情况,避免企业倒闭或被重组的悲剧发生。本文结合自组织映射模型和模糊C均值的模糊隶属度,构造模糊自组织映射模型,并应用到财务危机预警中。该模型将模糊隶属度带入到学习率函数中,在计算过程中自动更新获胜节点邻域范围,并在迭代过程中采用批学习算法,提高预测精度、稳定输出结果。对沪深两市上市公司的财务指标进行实证研究,通过与传统预警模型对比,得出模糊自组织映射模型在财务危机预警方面具有更优越的预测性能。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
何琳 常颖聪 周百超 杨波
采用以《中国图书馆分类法》为中介词典的兼容映射思想,根据向量空间模型原理构造映射函数,分别对当当网、卓越亚马逊、京东商城三个网上书店的网络图书分类体系与《中国图书馆分类法》进行类目相似度的映射,并根据类目相似值制订详细的类目映射关系规则。通过对映射关系进行横向及纵向分析,为未来的网络分类体系构建提出建议,最后指出本研究的不足及下一步需要改进的工作。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
李珂 宋文
分类法映射研究是知识组织系统互操作研究的重要组成部分,是实现异构信息资源"一站式"检索的一个重要内容。本文通过对国内外分类法映射的相关研究和实践做分析和整理,从映射的概念、影响因素、映射关系类型、映射规则和映射的实现方法等方面对分类法之间的映射作深入研究。
关键词：
分类法映射 互操作 映射关系 映射规则
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
曹林林 吴洁琪 孙利华
目的:通过介绍贝叶斯法的基本原理及贝叶斯网络的主要内容,探究贝叶斯网络在映射法的优势及应用现状,进一步推进其在映射法的应用。方法:采用文献研究的方法,对国内外已发表的贝叶斯网络在映射法中应用的文献进行回顾分析,研究其在映射法中的应用现状与发展前景。结果与结论:目前,关于映射法中映射模型的优劣性尚无一致定论。贝叶斯网络作为一种基于反应水平的映射转换模型,以节点间的概率分布表作为模型构建的直接结果,从而确定一种健康状态。同时,该方法综合利用先验信息和样本信息,提高了统计推断的精确度和可信性,能够较好地弥补目前常用映射模型的不足。
关键词：
贝叶斯网络 映射法 健康效用值
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
虢毅 方平
Based on a discussion on the theoretical basis and formation process of Internet information self organizing,this paper puts forward some new views on the present Internet information organizing.
[期刊] 图书情报工作
[作者]
徐少同
以大众分类法与网络信息组织发展的关系为视角,对Web2.0时代网络信息组织中出现的自组织特征进行分析,揭示大众分类法的形成机制与自组织特点,并在讨论大众分类法的特点和指出其存在的主要缺陷基础上,从完善网络信息系统标签功能的角度给出优化大众分类法的思路与建议。
关键词：
自组织 大众分类法 标签
文献操作()
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文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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