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应用SOM神经网络模型，以福建省37个针阔树种的叶子的含水率、粗脂肪、灰分、SiO2、挥发油含量、燃点、燃烧热及燃烧速度为分类因子，进行网络学习与仿真，结合过去的分类方法将37个树种分为5类，从而验证SOM网络模型在防火树种选择分类中的应用效果，以提供一种新的分类思路与方法。
应用SOM网络模型进行防火树种分类研究
【摘 要】
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应用SOM神经网络模型，以福建省37个针阔树种的叶子的含水率、粗脂肪、灰分、SiO2、挥发油含量、燃点、燃烧热及燃烧速度为分类因子，进行网络学习与仿真，结合过去的分类方法将37
【机 构】
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福建农林大学林学院
【出 处】
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江西农业大学学报
【发表日期】
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2006年4期
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