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用模糊ISODATA聚类分析划分沙棘苗木等级试验研究 　　摘要：辽Q2103-85林木育苗技术规程中，沙棘苗木只有一个等级，由于苗木生长差异较大，给造林带来一定的麻烦。现利用模糊聚类分析方法，将沙棘苗木50个样本输入计算机进行运算分析，以近似相同的苗木划分等级，最后以规程为标准划分出具代表性较强的三个等级，在生产中有可操作性的苗木为划分等级。 　　 关键词：沙棘苗， 分级，模糊聚类析 　　Abstract: the liao Q2103-85 trees seedling technique rules, seabuckthorn seedling only one level, because the seedling growth difference is bigger, give afforestation bring certain trouble. Now using the fuzzy clustering analysis method, seabuckthorn seedling 50 samples into the computer operations analysis to approximate the same grade of seedlings, the procedures for the standard issued by the representative of the strong divided into three levels in the production of seedlings have operability for grade. 　　Keywords: seabuckthorn seedlings, grade, fuzzy clustering analysis 　　 　　 　　 中图分类号：S793.6文献标识码：A 文章编号： 　　 辽Q2103-85林木育苗技术规程中规定，沙棘1a生苗，地径0.35cm，苗高30cm，根长18cm。但生产中，尽管不断提高育苗技术，由于沙棘育苗难度较大，苗木生长参差不齐，有30%以上的苗木超过规程的指标（地径0.45cm，苗高49cm）。苗圃将超过标准的苗木也列为合格苗，粗细混杂地供给用户。由于苗木规格差异较大，给造林带来诸多麻烦，直接影响成活率。为此，笔者在确定适宜播种量4.5kg的基础上，于1993—1996年在不同育苗地以此指标为播种量，获取50个样本的资料，利用模糊ISODATA聚类分析进行苗木分级标准的初步研究，在现有1级苗木标准的基础上，较科学地划分出I级—Ⅲ级，并将苗木质量标准提高了档次,造林时可按苗木等级分类栽植，如在土层大于20cm的造林地栽植Ι级苗木，土层稍差的地类栽植Ⅱ、Ⅲ级苗木，经造林后调查其分类造林的成活率高于混等苗木造林3.5％。 　　1分级方法的确定 　　 1.1对苗木质量评定方法 　　 一直采用回归分析法、质量指标法和主分量法等，只能对其进行排序和建立质量模型，不能对苗木质量进行量化分级。其中掺杂进去大量的主观意识，影响了评价的精度??在此笔者应用FuzzyISODATA分类方法进行苗木分级，它有助于将人为干预的盲目性降至最低限度，增加了分析结果的可信程度。 　　 1.2 利用FuzzyISODATA聚类法进行沙棘苗木分级 　　 利用OSODATA（迭代自组织数据分析技术A），首先将样本粗分类，然后按某种最优原则进行分类，直到将类分的比较合理为止。 　　 聚类准则是通过一个算法寻找一个最优软分划矩阵UF和一组聚类中心，使目标函数达到最小，具体方法如下： 　　 1.2.1 方法概述 　　 设有几个样本，S个指标（变量）的数据形式如下： 　　 x11x12…….x1s 　　 x = x21x22 ….x2s 　　 ┇ ┇ ┇ 　　 xn1xn2 xns 　　 对样本集x进行分类，设分K类，先把样本粗分一下，其分类矩阵，为U = [uij](i=1,2,…,k；j=1,2,…,n)，其中uij为第j个样本属于第i类的隶属度，这样的模糊分划矩阵满足。 　　 1) 每个元素在0与1之间取值，uij∈[0,1] 　　 2) 每列元素之和为1，∑uij = 1 　　 3) 每行元素之和大于0，即保证每一类都有样本，∑uij＞0，用Mfk[1]表示这样矩阵U的集合，即：Mfk={U∈Vkxn∣uij∈[0,1]，Vij:∑Uij=1,Vj∑uij＞0，Vi}，称Mfk是X的k组软分类空间，为从Mfk中挑出一个最好软分类，选取目标函数:jm（U.V）=∑∑(uij)‖xj—Vi‖2,m＞1式中，U∈Mfk，Vi（i=1,2,…,k）是第i类聚类中心,x（j=1