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贵州太子参产地环境适宜性评价方法的研究

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贵州太子参产地环境适宜性评价方法的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-10页
第一章 引言第10-13页
第二章 研究内容与方法第13-26页
  2.1 研究目的第13页
  2.2 研究意义第13-14页
  2.3 国内外关于太子参产地环境适应性评价方法的研究现状第14-15页
    2.3.1 经验指数和法第14页
    2.3.2 地统计学方法第14页
    2.3.3 模糊数学法第14-15页
    2.3.4 人工神经网络法第15页
  2.4 研究内容第15-17页
    2.4.1 贵州施秉县太子参产地环境适宜性评价指标体系构建第15-16页
    2.4.2 基于不同方法的太子参产地环境适宜性评价第16页
    2.4.3 太子参产地环境适宜性评价方法比较及选择第16-17页
  2.5 技术路线第17-18页
  2.6 研究方法第18-26页
    2.6.1 土壤样品采集及分析方法第18-19页
    2.6.2 土壤样品分析及测定第19-24页
    2.6.3 地形数据获取第24页
    2.6.4 气候数据获取第24页
    2.6.5 交通及灌溉数据获取第24页
    2.6.6 环境适宜性评价方法的研究第24-26页
第三章 基于经验指数和法的环境适宜性评价第26-42页
  3.1 环境适宜性指标体系的构建第26-29页
    3.1.1 环境适宜性指标体系的构建的原则第26-27页
    3.1.2 环境适宜性评价单元的划分第27页
    3.1.3 环境适宜性指标选取第27页
    3.1.4 环境适宜性指标的解释第27-28页
    3.1.5 环境适宜性指标体系的构建第28-29页
  3.2 基于经验指数法的环境适宜性评价第29-40页
    3.2.1 评价指标权重的确定第29-31页
    3.2.2 环境适宜性经验指数的计算第31页
    3.2.3 环境适宜性等级划分第31页
    3.2.4 环境适宜性评价第31-32页
    3.2.5 评价因子空间分布模拟第32-40页
    3.2.6 环境适宜性评价结果检验第40页
  3.3 结语第40-42页
第四章 基于地统计学方法的环境适宜性评价第42-52页
  4.1 地统计学方法第42-43页
  4.2 太子参环境适宜性评价指标空间预测模型的构建第43-48页
    4.2.1 数据探索分析第44-46页
    4.2.2 空间连续性的量化模拟第46-48页
  4.3 基于地统计学方法的太子参环境适宜性评价第48-51页
    4.3.1 环境适宜性评价第48-51页
    4.3.2 环境适宜性评价结果检验第51页
  4.4 结语第51-52页
第五章 基于模糊数学方法的环境适宜性评价第52-65页
  5.1 模糊聚类方法第52-53页
    5.1.1 聚类原理第52-53页
    5.1.2 聚类方法第53页
  5.2 基于模糊聚类的环境适宜性评价第53-63页
    5.2.1 样本数据标准化第53-59页
    5.2.2 基于聚类分析的环境适宜性评价第59-63页
    5.2.3 环境适宜性评价结果检验第63页
  5.3 结语第63-65页
第六章 基于人工神经网络方法的环境适宜性评价第65-74页
  6.1 径向函数神经网络方法第65-68页
    6.1.1 径向基函数神经网络(RBF)结构第65-66页
    6.1.2 径向函数神经网络设计与求解第66-67页
    6.1.3 径向基函数神经网络训练样本的构建及其预处理第67页
    6.1.4 径向基函数神经网络训练算法第67-68页
  6.2 基于径向基函数人工神经网络的环境适宜性评价第68-73页
    6.2.1 数据集的构成第68页
    6.2.2 RBF网络参数的确定第68页
    6.2.3 RBF网络训练精度的确定第68页
    6.2.4 环境适宜性评价结果第68-72页
    6.2.5 环境适宜性评价结果检验第72-73页
  6.3 结语第73-74页
第七章 环境适宜性评价方法比较研究第74-76页
  7.1 适宜性评价方法比较第74-75页
  7.2 适宜性评价结果比较第75-76页
第八章 结论、建议与展望第76-79页
  8.1 结论第76-78页
    8.1.1 基于经验指数和法的土壤适宜性评价第76-77页
    8.1.2 基于地统计学方法的土壤适宜性评价第77页
    8.1.3 基于模糊数学方法的土壤适宜性评价第77页
    8.1.4 基于人工神经网络的土壤适宜性评价第77-78页
    8.1.5 结论第78页
  8.2 研究特色与创新第78-79页
  8.3 研究中存在的问题第79页
  8.4 研究展望第79页
参考文献第79-83页
致谢第83-84页
附录第84-85页

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