自然地理学实习报告 一、前言 （一）  时间：2014年11月16日 （二）  地点：中山大学珠海校区校道和后山 （三）  实习目的 实地观察柳江盆地的构造地貌，了解地质作用，地质现象，进一步充实自然地理学的基础知识。野外实习与课堂所学的知识相结合，理论联系实际，将搜集的资料进行分析对比，归纳，得出结论，对课堂知识的了解更加深入。实地考察中，不仅学到了知识，更加培养了我们不怕吃苦，不怕困

2024年6月19日，国际知名学术期刊《Nature》发表了一项美国亚利桑那大学Scott Saleska教授团队的最新成果“Amazon forest biogeography predicts resilience and vulnerability to drought”。通过将森林样地调查数据与遥感观测相结合系统揭示了亚马逊雨林干旱响应的生物地理学机制。 亚马逊热带雨林是全球最大

生物地理学优化算法 生物地理学优化算法（biogeography-based optimization,BBO）源于生物地理学理论，通过模仿栖息地之间物种迁移和变异对优化问题进行求解，由Simon于2008年提出。 BBO算法由一群可行解组成，这些可行解被称为栖息地（Habitat），每个可行解的特征称为适宜性指数变量（Suitability index variables，SIVs），可

几年来，总是遇到很多人问同一个问题，或者，很多不是GIS出身的地理学相关的学生，总是会遇到使用GIS的时候，但大多数人连制图都不会。作为一个GIS圈子里的程序员， 不时会有老师和四面八方的同学发来代码或需求求助。一个人难免疲于应付，因此提供这样一个平台，提供广大地理学习者和GISer来交流学习。后期，我们会提供GIS应用，开发 的一系列视频教程。这里贴上地址： www.geobeginner

智能优化算法应用：基于生物地理学算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用：基于生物地理学算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.生物地理学算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码 摘要：本文主要介绍如何用生物地理学算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化

目录 前言 算法原理 算法思想 1.迁移： ​编辑2.变异 数学模型

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生物地理学这门科学可以追溯到19世纪最著名的自然学家阿尔弗雷德·华莱士和查尔斯·达尔文的工作。人们通常认为华莱士是生物地理学之父。 生物地理学的数学模型描述物种形成（新物种的进化），物种在岛屿之间的迁徙，以及物种的灭绝。一个岛屿是指任何一个栖息地，它在地理上与其他栖息地隔离。 益于生物生存的地理区域可以说具有高的生境适宜度指数（HSI）。与HSI相关的特征包括像降雨量、植物多样性、地形多向性、

第一次在我的专栏发文章，希望以后在这里和大家分享更多干货叭（有一些就只在知乎专栏里分享啦），感兴趣的同学关注一下就可以了，谢谢你们哦。

基于生物地理学优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于生物地理学优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.生物地理学优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 生物地理学算法应用 4.测试结果：5.Matlab代码 摘要：本文主要介绍如何用生物地理学算法优化BP神经网络，利用鸢尾花数据，做一个简单的讲解。