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2009年09月18日

李际平，吕勇

中南林学院学报，2002，22（4）：69～72，-0001，（）：

-1年11月30日

在会同杉木人工林林分全林整体模型的基础上，分析并建立了会同杉木人工林完满立木度林分自然生长和一般林分的自然生长的规律和模型，并采用人工神经网络方法建立了会同杉木人工林人为控制密度生长过程模型。检验结果表明，这组生长模型可以满足林业生产和科研的精度要求。

杉木人工林，人工神经网络，完满立木度，生长模型

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2009年09月18日

【期刊论文】基于最小偏差的林分生长组合预测模型及其应用

李际平，刘素青，

中南林学院学报，2004，24（5）：80～83，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

根据BatesJM和GrangerCWJ的组合预测方法的概念，提出了基于最小偏差的林分生长组合预测模型，并介绍了模型求解的方法。由实例证明，组合预测模型能大大地改善预测效果，是一个理想的模型，在应用上具有重要意义。

林学，森林，经理，最小偏差，组合模型，林分生长

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2009年09月18日

【期刊论文】BP模型在单木树高与胸径生长模拟中的应用*

李际平，姚东和

中南林学院学报，1996，16（3）：34～36，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

简介了人工神经网络及其使用方法，建立了单木树高与胸径生长的三层前馈反向传播神经网络模型（即BP模型），并对单木树高、胸径生长的BP模型与Richard8函数进行了比较。

人工神经网络， BP模型，生长模拟，非线性映射

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2009年09月18日

【期刊论文】基于人工神经网络的森林资源预测研究

李际平，邓立斌，何建华

中南林学院学报，2001，21（4）：19～22，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测、森林蓄积量预测、各龄组蓄积量预测三层前馈反向传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟。预测结果表明:在小样本条件下，森林资源预测神经网络模型预测精度较高，开辟了森林资源预测新途径

人工神经网络， BP算法，森林资源预测

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2009年09月18日

【期刊论文】用Hopfield网络模型解决林种树种结构优化问题

李际平

中南林学院学报，1998，18（1）：79～83，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

叙述了Hopfield网络的优化原理，并采用Hopfield网络建立了林种树种结构优化模型，经计算机模拟，结果是可靠的-其目标函数可为非线性，与线性规划相比，其应用前景更广，为林业系统结构优化提供了一种新的方法

神经网络，树种结构，优化

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