1、“.....生态环境等区域主要集中在果园用地。生态环境等区域主要集中在草地。由此可以看出利用神经网络与模糊聚类分析相结合是可行的小气候和地表通量等有关的数据包括总辐射通量净辐射通量干球温度湿球温度风速云量天空光等。用通风干湿表和手提风向风速表测温湿风压辐射等要素,用来进行小气候观测,用野战气象仪测量距地面约处的温度湿度和风速等。在试验区进行了次野外实验。基于遥感技术的城市绿地生态服务价值的模糊聚类综合评判原稿。区概况及数据研究区概况研究区位于广州,地处广东省的中南部,近珠江入海口,地态服务价值的模糊聚类综合评判原稿。区概况及数据研究区概况研究区位于广州,地处广东省的中南部,近珠江入海口,地理位置在东经,北纬,属南亚热带典型的季风海洋气候,具有温暖多雨,阳光充足,年温差小,夏季长,霜期短等气候特征......”。

2、“.....在研究区内布置了定标样区广州白云,基于遥感技术的城市绿地生态服务价值的模糊聚类综合评判原稿技术神经网络和模糊聚类相结合方法根据不同管理目标进行多因素和单因素管理,评价对象既可为宏观大区域亦可为微观小局部,适用范围很广。参考文献参数专家意见区域特点即景观结构对研究区域生态环境的服务价值进行划分。这里对于每个影响参数,般不是简单的只受种影响因子作用,这就要求对其有作用的因素进行分析,本次研究主要使用神经网路技术实现对单参数的城市绿地环境服务价值的划分,在此基础上对区内所有的影响因子进行综合分析,即模糊聚类,完成对研究区域生态环境服务价值的综合评价,基本上符合已有数据信息的定性分析结果。遥即模糊聚类,完成对研究区域生态环境服务价值的综合评价,基本上符合已有数据信息的定性分析结果。遥感技术神经网络和模糊聚类相结合方法根据不同管理目标进行多因素和单因素管理......”。

3、“.....适用范围很广。参考文献,了对区域生态环境及时划分与更新,为城市规划建设和管理提供最新最准确信息。此方法最重要的特色在于它的参数来源分析。对于不同性质的事物,它的参数是完全不样的,同性质的事物,它的参数也不尽相同,故此,进行参数分析时,应该做到具体问题具体分析,它是保证遥感技术支持下模糊聚类方法实现其预期目标的前提条件。这种方法的实用性也从对广州实验区域的城市绿地生态环境服务价值的划分上,,图研究区域生态服务价值分区图通过神经网络和模糊聚类相结合的方法,确定其所属的划分区间,区域划分结果如图所示。由图上可以看出,生态环境价值最优区域主要为白云山和火庐山等植被覆盖大的林地区域。生态环境等区域主要集中在白云山较为稀疏的林地和种植物的农地。生态环境等区域主要集中在果园用地。生态环境等区域主要集中在草地......”。

4、“.....自组织竞争人工神经网络系统模型自组织神经网络是种无教师学习的神经网络模型,这类模型大都采用竞争型的学习规则。自组织神经网络无需提供教师信号,它可以对外界未知环境或,苏泳娴,黄光庆,陈修治,陈水森等城市绿地的生态环境效应研究进展生态学报,孔繁花,尹海伟城市绿地功能的研究现状问题及发展方向南京林业大学学报自然科学版,技术神经网络和模糊聚类相结合方法根据不同管理目标进行多因素和单因素管理,评价对象既可为宏观大区域亦可为微观小局部,适用范围很广。参考文献,的参数来源分析。对于不同性质的事物,它的参数是完全不样的,同性质的事物,它的参数也不尽相同,故此,进行参数分析时,应该做到具体问题具体分析,它是保证遥感技术支持下模糊聚类方法实现其预期目标的前提条件。这种方法的实用性也从对广州实验区域的城市绿地生态环境服务价值的划分上得以验证......”。

5、“.....先明确研究区内的影响其服务价值的几个主要参数,根据这基于遥感技术的城市绿地生态服务价值的模糊聚类综合评判原稿本空间进行学习或仿真,并对自身的网络结构进行适当调整。等生态环境区域主要集中在果园用地。等生态环境区域主要为草地。结果与实际情况相符,可见此方法可行。自组织竞争人工神经网络系统模型自组织神经网络是种无教师学习的神经网络模型,这类模型大都采用竞争型的学习规则。自组织神经网络无需提供教师信号,它可以对外界未知环境或样本空间进行学习或仿真,并对自身的网络结构进行适当调技术神经网络和模糊聚类相结合方法根据不同管理目标进行多因素和单因素管理,评价对象既可为宏观大区域亦可为微观小局部,适用范围很广。参考文献,分结果如图所示。由图上可以看出,生态环境价值最优区域主要为白云山和火庐山等植被覆盖大的林地区域......”。

6、“.....生态环境等区域主要集中在果园用地。生态环境等区域主要集中在草地。由此可以看出利用神经网络与模糊聚类分析相结合是可行的。结论与讨论文章中通过对城市绿地生态服务价值环境评价方法的分析研究,建立神经网络与模糊聚类评,苏泳娴,黄光庆,陈修治,陈水森等城市绿地的生态环境效应研究进展生态学报,孔繁花,尹海伟城市绿地功能的研究现状问题及发展方向南京林业大学学报自然科学版,参数专家意见区域特点即景观结构对研究区域生态环境的服务价值进行划分。这里对于每个影响参数,般不是简单的只受种影响因子作用,这就要求对其有作用的因素进行分析,本次研究主要使用神经网路技术实现对单参数的城市绿地环境服务价值的划分,在此基础上对区内所有的影响因子进行综合分析,即模糊聚类,完成对研究区域生态环境服务价值的综合评价,基本上符合已有数据信息的定性分析结果。遥的......”。

7、“.....建立神经网络与模糊聚类评价方法,并利用其对广州城市绿地生态环境价值进行评价和划分。此方法优越性在于以下几个方面此方法结合了遥感技术神经网络和模糊聚类双方的优点,即实现了大区域处理数据和更准确分析不确定性因素的能力,实现了区域的自动划分。通过对遥感数据的实时更新,提取影响城市绿地生态环境指数,实方法,并利用其对广州城市绿地生态环境价值进行评价和划分。此方法优越性在于以下几个方面此方法结合了遥感技术神经网络和模糊聚类双方的优点,即实现了大区域处理数据和更准确分析不确定性因素的能力,实现了区域的自动划分。通过对遥感数据的实时更新,提取影响城市绿地生态环境指数,实现了对区域生态环境及时划分与更新,为城市规划建设和管理提供最新最准确信息......”。

8、“.....评价对象既可为宏观大区域亦可为微观小局部,适用范围很广。参考文献,位置在东经,北纬,属南亚热带典型的季风海洋气候,具有温暖多雨,阳光充足,年温差小,夏季长,霜期短等气候特征。年平均气温为。雨量充沛,年降水量为。基于遥感技术的城市绿地生态服务价值的模糊聚类综合评判原稿。图研究区域生态服务价值分区图通过神经网络和模糊聚类相结合的方法,确定其所属的划分区间,区域参数专家意见区域特点即景观结构对研究区域生态环境的服务价值进行划分。这里对于每个影响参数,般不是简单的只受种影响因子作用,这就要求对其有作用的因素进行分析,本次研究主要使用神经网路技术实现对单参数的城市绿地环境服务价值的划分,在此基础上对区内所有的影响因子进行综合分析,即模糊聚类,完成对研究区域生态环境服务价值的综合评价......”。

9、“.....遥珠江大学城附近广州赛马场个样区,对应的地物分别为水植被水泥地。所选择的是都使用光谱仪进行卫星影像的光谱同步观测,光谱仪的波谱范围是,分辨率为,视场角为,根据实验的需要,在本次野外实验测量中选用的是。并红外测温仪测量了同步地表温度和小时的地表温度曲线,红外测温仪的波谱范围为,视场角大于,精度优于。采集。年平均气温为。雨量充沛,年降水量为。基于遥感技术的城市绿地,苏泳娴,黄光庆,陈修治,陈水森等城市绿地的生态环境效应研究进展生态学报,孔繁花,尹海伟城市绿地功能的研究现状问题及发展方向南京林业大学学报自然科学版,以验证。文章中根据研究区域生态环境的特色,先明确研究区内的影响其服务价值的几个主要参数,根据这些参数专家意见区域特点即景观结构对研究区域生态环境的服务价值进行划分。这里对于每个影响参数,般不是简单的只受种影响因子作用......”。