不确定性推理在森林培育专家系统中的应用

在森林培育专家系统中,由于一些知识的不完整性和模糊性,造成模拟专家推理过程中推理结果的不确定。 为实现对这些知识的处理,将不确定性推理应用于森林培育专家系统,利用模糊逻辑方法对确定性和不确定性知 识用多个逻辑值进行表达,并在规则可信度的计算中,将专家给出的特定规则的可信度规定为1;将专家给出的不 确定规则,通过频率来动态计算获得规则的权重值和可信度;而对于用户不确定的选择而产生的规则,采用模糊层 次分析法计算可信度。另外,本研究的推理机算法实现了根据用户上一条的回答智能判断下一条提问,并基于用 户的回答,给出该立地条件下适宜的造林树种或造林模式以及可信度。      

人工用材林森林成熟研究进展

判断森林成熟是制定森林轮伐期的依据, 是森林经营决策的关键.文中结合人工用材林的特点, 从数量成熟、工艺成熟、经济成熟3个方面综述了国内外人工用材林森林成熟的核心技术和研究进展, 分析制定合理轮伐期的综合决策方法, 并探讨了人工用材林森林成熟研究的发展趋势, 以期为我国林业工作者经营人工用材林提供参考与指导.     

基于智能选择算法的造林设计决策支持系统研建

针对造林设计传统方式的不足和业务需求,设计了造林设计决策支持系统的功能结构、工作流程和数据库,并针对造林小班选择的核心问题,提出了基于小班流域的造林地智能选择算法。该算法将流域选择与面积控制、立地质量评价相结合,智能筛选造林小班,提高林地利用价值。本研究已在"863计划"课题"数字化森林与牧场经营管理关键技术研究"项目中进行了应用,并在内蒙古桦木沟林场和河北省塞罕坝机械林场进行实地运行,长期为林场提供造林设计服务。     

基于修正函数的杉木人工林单木冠幅预测模型1）

在福建省顺昌县,选择50块不同林龄、密度和立地条件的杉木人工纯林为研究对象,采用修正方程法构建杉木单木冠幅模型。在冠幅－树龄潜在生长函数的基础上,以地位指数、林分密度、竞争指数和胸径作为修正变量,根据指数函数和幂函数的组合形式构建误差函数,基础函数与误差函数的乘积即为冠幅修正模型。结果表明：在16种组合的修正方程中,4项幂函数乘积组合的模型拟合效果最佳（ R2＝0．876）;使用未参与建模的数据对模型进行检验,检验结果显著;将修正模型与一元线性回归和多元线性回归模型进行对比分析,发现无论是决定系数还是残差值,修正模型的拟合效果最优,因此,修正模型可以更好地预测杉木冠幅生长。