人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在森林資源動態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用（林業(yè)信息化系列研究成果之六）

序前言第1章 概論　1.1 研究背景　1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展　1.3 研究目的與內(nèi)容　1.4 研究技術(shù)路線第2章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論　2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)　2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式　2.4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　2.5 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　2.6 本章小結(jié)第3章 研究區(qū)概況及研究基礎(chǔ)　3.1 研究區(qū)概況　3.2 監(jiān)測指標(biāo)與自變量因子　3.3 研究區(qū)數(shù)據(jù)　3.4 本章小結(jié)第4章 數(shù)據(jù)預(yù)處理　4,1 DEM數(shù)據(jù)預(yù)處理　4.2 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理　4.3 自變量因子數(shù)據(jù)提取　4.4 監(jiān)測指標(biāo)數(shù)據(jù)提取　4.5 自變量因子數(shù)據(jù)整合　4.6 自變量因子隸屬度求解過程與結(jié)果——以杉木為優(yōu)勢樹種的小班　4.7 自變量因子隸屬度求解結(jié)果——以馬尾松為優(yōu)勢樹種的小班　4.8 自變量因子隸屬度求解結(jié)果——以硬闊類為優(yōu)勢樹種的小班　4.9 自變量因子隸屬度求解結(jié)果——以黃山松為優(yōu)勢樹種的小班　4.10 本章小結(jié)第5章 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林資源蓄積量預(yù)測模型的建立　5.1 確定訓(xùn)練及仿真樣本集　5.2 設(shè)置模型參數(shù)　5.3 建立網(wǎng)絡(luò)　5.4 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)　5.5 網(wǎng)絡(luò)仿真　5.6 森林資源蓄積量仿真結(jié)果及分析　5.7 本章小結(jié)第6章 森林資源蓄積量反演和預(yù)測　6.1 2004年度森林資源蓄積量反演　6.2 2010年度森林資源蓄積量預(yù)測　6.3 本章小結(jié)第7章 胸徑、樹高等調(diào)查因子的估測　7.1 平均胸徑的估測　7.2 平均樹高的估測　7.3 本章小結(jié)第8章 總結(jié)與展望　8.1 主要研究成果與結(jié)論　8.2 創(chuàng)新點　8.3 展望參考文獻(xiàn)