信息度優(yōu)先算法及在森林資源統(tǒng)計分析中的應用.pdf

1、森林調(diào)查是森林工作的重要方面，如連續(xù)清查，抽樣，數(shù)據(jù)落實到山頭地塊，常用的一些統(tǒng)計方法發(fā)揮了巨大作用。隨著林業(yè)的發(fā)展，從海量林業(yè)數(shù)據(jù)中智能化提取有用信息正在被廣泛地研究，這就是信息度優(yōu)先問題。為了進一步挖掘森林資源數(shù)據(jù)的有用信息，更大地發(fā)揮已有數(shù)據(jù)的作用，本文采用信息度優(yōu)先來拓寬數(shù)據(jù)的意義。信息度優(yōu)先是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。它可以從大量的

2、數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有趣的模式，它是信息技術的一項必然的變革，有著廣泛的應用和大量的需求。信息度優(yōu)先的評價方法，采用交互指標、頻度指標可以描述多指標、交互效應狀態(tài)，從而可分析出更多有用信息。 本次論文就是在這樣的背景下，對浙江省森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)進行評價和分析。本文主要分為三大部分，第一部分介紹了信息度優(yōu)先的理論和方法，第二部分用信息度優(yōu)先的方法對浙江省森林資源數(shù)據(jù)進行評價和分類，第三部分對信息度優(yōu)先在實踐上的應用做出總結。其中，第二部分又

3、分為三個方面，首先應用信息度優(yōu)先中的關聯(lián)規(guī)則理論對林分中的地貌、土壤類型、植被類型、林種、齡組、平均胸徑、平均樹高、郁閉度、群落結構、樹種結構、生態(tài)等級、土層厚度、健康等級屬性間的關系進行分析。其次，運用信息度優(yōu)先中的EM、AGNES、DBSCAN及自行設計的CDBSCAN算法對浙江省森林資源數(shù)據(jù)進行了健康等級的分類，并和實際考察的分類結果作了比較，具有較高的正確性，結果是可行的。再其次，應用信息度優(yōu)先中的C4.5算法對浙江省森林資源數(shù)

4、據(jù)進行了健康等級的分類和評價，通過不同的數(shù)據(jù)處理方式，比較了用該算法進行分類和評價數(shù)據(jù)處理方式上的區(qū)別。 在本文的最后，討論了信息度優(yōu)先所面臨的問題與挑戰(zhàn)并對論文工作進行了小結與展望。 本文研究成果如下： (1) 將信息度優(yōu)先算法應用到林業(yè)，并對浙江省森林資源信息進行了分析與探索。 (2) 在實際應用中，對信息度優(yōu)先的理論和方法進行了一些探索，對計算方法進行了改進。 (3) 在研究應用中發(fā)現(xiàn)，在林