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检索条件"作者=涂勇鑫"

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高保护价值森林研究及其应用: 收藏
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引用; 《江西农业大学学报》2009年第2期31卷 300-305页; 作者：罗素梅何东进谢益林黄顺斌李树忠黄斌涂勇鑫福建农林大学林学院福建福州350002 福建永安林业(集团)股份有限公司福建永安366000; 高保护价值森林是森林认证和森林可持续经营的重要组成因素。在阐述高保护价值森林概念、目标的基础上,以高保护价值森林的应用为切入点分别论述其在森林可持续经营、森林认证、林产品交易及投资、生态脆弱区植被恢复、自然保护区景观...; 高保护价值森林是森林认证和森林可持续经营的重要组成因素。在阐述高保护价值森林概念、目标的基础上,以高保护价值森林的应用为切入点分别论述其在森林可持续经营、森林认证、林产品交易及投资、生态脆弱区植被恢复、自然保护区景观规划和设计、森林防火区、社区林业建设等领域的潜在应用价值,为高保护价值森林研究的进一步拓展起到积极的推动作用。; 来源：详细信息评论

基于L-M算法的林分径级材种出材率BP网络模型: 收藏
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引用; 《北华大学学报（自然科学版）》2008年第5期9卷 461-465页; 作者：郑德祥黄传春谢益林涂勇鑫黄斌福建农林大学林学院福建福州350002 福建省林业厅资源总站福建福州350005 永安林业集团股份有限公司福建永安366000; 以杉木人工林伐区设计书与检尺码单资料为基础，选择平均胸径、平均树高、立木密度、每hm^2蓄积量、郁闭度、林龄、立地类型为输入神经元，应用L-M算法对各径级材种出材率进行BP网络模型模拟预测及精度检验．结果表明，基于L-M算法的林...; 以杉木人工林伐区设计书与检尺码单资料为基础，选择平均胸径、平均树高、立木密度、每hm^2蓄积量、郁闭度、林龄、立地类型为输入神经元，应用L-M算法对各径级材种出材率进行BP网络模型模拟预测及精度检验．结果表明，基于L-M算法的林分材种出材率BP神经网络模型具有较高精度，可为林分经验材种出材率表的编制提供一种新的思路与方法．; 来源：详细信息评论

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