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1.
江沅 《西北大学学报(自然科学版)》1989,19(1):91-96
本文用E、S两组主分量分析,对陕西省铜川地区植被次生演替进行分析。其结果表明,主分量分析是一种在自然条件复杂的较大区域内,研究植被次生演替的有效方法,它有助于认识植被次生演替与生态条件的关系及演替过程中群落性质的变化特点。 相似文献
2.
基于主分量分析的形状特征提取及识别研究 总被引：15，自引：1，他引：15
主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效的方法,可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中,用PCA法提取图像的形状特征,能够较好地满足识别层的输入要求。在识别层研究了3种识别方法:最近邻法则、BP网络及协同神经网络方法,均取得了满意的实验效果。 相似文献
3.
香港岛森林群落的数量分析——模糊聚类、相互平均排序与R型主分量分析 总被引：3，自引：0，他引：3
应用模糊聚类、相互平均排序及R型主分量分析,对香港岛13个森林群落及其组成物种进一步研究的结果表明:模糊聚类是一种可行的数值分类方法;二维的相互平均排序能很好地反映各森林群落间的相互关系,以及各物种在森林群落中的分布关系;R型主分量分析则能直观地表明香港岛森林群落中优势种与伴生种之间的相互关系. 相似文献