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基于人工神经网络的农用地分等研究 Ⅱ.前置数据优化处理

The grade of farming land by artificial neural networkⅡ.Optimization disposal of preceding data

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【作者】 唐南奇潭明军

【Author】 TANG Nan-qi, TAN Ming-jun(College of Resoures and Environment, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, Fujian 350002, China)

【机构】 福建农林大学资源与环境学院福建农林大学资源与环境学院 福建福州350002福建福州350002

【摘要】 对基于BP 人工神经网络的农用地分等中出现的原始数据标准化和训练样本的类型典型性问题,提出用数据分类标准化和模糊系统聚类分析建立训练样本集的方法解决.实证研究表明,这两种方法结合应用能充分发挥BP ANN分类器的功效,并获得高精度的结果.

【Abstract】 In this paper, the method for forming a collection of training samples with standardization of data type and fuzzy system cluster analysis was applied to solve the standardization of original data and representation of training sample types, which based on the BP- artificial neural network for the grade of farming land. The confirmation study showed that combination of the two methods led to high efficacy of BP-ANN classification and precise results were obtained.

【关键词】 神经网络农用地分等
【Key words】 neural networkfarming landgrade
【基金】 福建省教育厅资助项目(JA02211).
  • 【分类号】F301
  • 【被引频次】8
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