随机环境与捕获对种群竞争Gompertz模型的影响

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"环境噪声对具有捕获的种群竞争系统的影响 (2009年) - 宁波大学学报(理工版),作者:吴爱华、王婷、张建勋" 这篇2009年的学术论文主要探讨了环境噪声如何影响具有捕获效应的两种群竞争系统。研究中,作者们运用了Gompertz模型,这是一个常用于描述生物种群增长的数学模型,来刻画种群动态。他们特别引入了色噪声,即一种非均匀、具有频率依赖性的随机过程,来模拟环境的不确定性。 在分析过程中,作者们通过线性化在平衡点处的随机微分方程来计算种群数量偏离平衡状态的期望和方差。结果表明,尽管环境的随机性会导致种群密度的随机波动,但长期来看,种群密度的变动仅限于平衡状态附近。这揭示了环境噪声对种群动态的影响是有限的,且种群可能会在一定的范围内波动而非完全随机地演化。 此外,论文还深入讨论了如何调整系统参数以降低两种群灭绝的风险,确保系统的稳定性。这对于实际的资源管理具有重要的实践意义,特别是在生物资源的可持续利用和生态保护方面。研究人员希望找到既能保证经济效益又能避免过度开采的最优策略。 论文引用了先前的研究,其中大部分使用高斯白噪声来描述环境变化,而本研究则选择了更为复杂且真实的色噪声。这种噪声模型能更好地反映自然环境中存在的非均匀随机性,如季节性变化或周期性影响。 该研究为理解环境随机性如何影响生物种群竞争提供了新的视角,对于生物种群管理策略的制定以及生态系统的稳定性和可持续性研究具有理论指导价值。通过深入探索随机微分方程的性质,研究者为未来的生物种群模型提供了更丰富的理论基础,并可能启发更实际的管理方案。
2025-01-04 上传
内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。