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题名人工神经网络在林火发生预报中的应用
被引量：9
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作者
温广玉
侯锡铭
陈华豪
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机构
东北林业大学
苏州大学
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出处
《生物数学学报》
CSCD
2001年第2期225-228,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(39670587)
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文摘
对于林火发生预报，就是要将着火样本和不着火样本进地划分，得到一个判断是否发生林火的阈值．以往我们采用过数量化理论和回归分析判断，但那些都是线性划分，而对于不能线性划分的样本集，划分的效果就不是很好．本文利用人工神经网络的二层感知器模型对着火样本和不着火样本进行了重新划分，二层感知器是在二维输入空间上用三条相交的直线，得到一个封闭区域以实现样本集的正确划分．
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关键词
林火发生预报
神经网络
二层感知器
样本分类
非线性问题
封闭区域
误差修正规则
学习方法
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Keywords
Forecasting forest fire
Nervous net
Tow larger feeling equipment
Dividing specimen
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名林火发生预报模型研究进展
被引量：4
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作者
朱政
赵璠
王秋华
邓小凡
高仲亮
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机构
西南林业大学大数据与智能工程学院
西南林业大学土木工程学院
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出处
《世界林业研究》
CSCD
北大核心
2022年第3期26-31,共6页
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基金
国家自然科学基金“云南林区林火动态驱动因素及变化趋势研究”(32160374)
云南省基础研究计划项目“气候变化背景下的云南林区林火动态预测研究”(202101AT070045)
云南省农业联合专项“云南滇中山地林区林火发生预报模型研究”(2018FG001-097)。
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文摘
森林火灾直接影响森林生态环境质量,严重威胁人类生命财产安全,还会造成病虫害频发、群落退化等次生灾害。由于综合考虑了各类影响林火发生的因子,林火发生预报模型是目前预报结果最为准确的林火预报预测方法。文中从林火驱动因子、林火发生预报模型构建、模型检验方法等3个方面综述国内外林火发生预报模型的发展现状和研究成果,讨论各类林火发生预报模型的优缺点,梳理目前研究中存在的问题,对其研究前景进行展望,并结合我国实际情况提出开展更大空间尺度林火预报的研究建议,以期为相关研究和林火管理工作提供参考。
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关键词
林火预防
林火发生预报
模型构建
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Keywords
forest fire prevention
forest fire occurrence prediction
model building
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分类号
S762.1
[农业科学—森林保护学]
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