基于SFAM神经网络集成的土地评价

发布时间：2017-06-10 11:15

  本文关键词：基于SFAM神经网络集成的土地评价，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：SFAM(Simplified Fuzzy ARTMAP,简化的模糊ARTMAP)神经网络具有自组织反馈、增量式学习和高度复杂映射等特点,是一种较BP神经网络和RBF神经网络等前馈神经网络更优秀的自组织神经网络。为克服SFAM神经网络受输入样本顺序的影响,提高土地评价的精度,提出利用SFAM神经网络集成进行土地评价的方法。并用SFAM神经网络、SFAM神经网络集成、BP神经网络、BP神经网络集成、RBF神经网络和RBF神经网络集成等方法对广东省中山市的土地进行了评价,对评价结果进行了分析和比较,结果表明SFAM神经网络具有比BP神经网络和RBF神经网络更优越的评价性能;对于这三种不同的神经网络,神经网络集成的土壤评价精度分别高于单个神经网络的精度。
【作者单位】： 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室 华南农业大学信息学院 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室
【关键词】： 土地评价 神经网络集成 SFAM神经网络 BP神经网络 RBF神经网络
【基金】：广东省自然科学基金项目(04300504,05006623) 广东省科技攻关项目(2005B20701008,2005B10101028,2004B20701006) 国家科技攻关项目(2002BA516A08) 国家星火计划项目(2006EA780057)
【分类号】：F301
【正文快照】： 0引言土地评价是土地管理和土地利用规划的重要的前提步骤。如何对土地进行科学、准确地评价,长期以来,一直是土壤资源管理的重点和热点。为了更好地为土地利用与规划服务,突破传统的土地评价方法中受人为因素的限制,探讨更加科学的土地评价方法,一些利用神经网络研究土地评

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本文编号：438297