检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘泽麟[1] 彭长辉[1,2] 项文化[1] 田大伦[1] 邓湘雯[1] 赵梅芳[1]
机构地区:[1]中南林业科技大学生命科学与技术学院,长沙410004 [2]Institute of Environment Sciences,Department of Biology Sciences,University of Quebec at Montreal
出 处:《科学通报》2010年第31期2987-2997,共11页Chinese Science Bulletin
基 金:国家林业局948项目(2010-4-03);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-06-0715);湖南省高等学校科技创新团队项目和湖南省"芙蓉学者计划"资助
摘 要:近年来,随着计算机技术和人工智能的发展,人工神经网络(ANN)的应用领域不断被开拓.同时,人们对全球气候变化和生态环境问题也日益关注,如全球变暖、ElNio和LaNia出现频繁、大气环流异常等,使得人工神经网络方法在全球气候变化和生态学研究中得到了广泛的应用.虽然人工神经网络仍存在一些不足和风险,如模型的参数要求更高的灵敏度、网络结构的选择一般更依赖于个人经验和神经网络对短期的预测研究精确度往往高于中长期预测,但全球变化研究中尤其要重视交互作用的影响和长期实验等.不过,神经网络在处理非线性问题上仍然优于许多传统的方法.因此,在全球气候变化和生态学研究中人工神经网络具有很大的应用潜力,它能在实测过程可能十分困难或者使用不完整的数据难以实现的情况下,完成其他方法完成不了的问题.可以预料人工神经网络将在全球气候变化和生态学研究中得到更多的应用和发展.
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