原文服务方: 《福建农林大学学报(自然科学版)》       
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.
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Kohonen
农用地分等
基于数据挖掘分类法的农用地分等
分类
BP
神经网络
Logistic
决策树
农用地分等
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文献信息
篇名 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
来源期刊 《福建农林大学学报(自然科学版)》 学科
关键词 神经网络 农用地 分等
年,卷(期) 2004,(4) 所属期刊栏目 资源与环境学
研究方向 页码范围 512-516
页数 5页 分类号 TP183
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-5470.2004.04.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐南奇 福建农林大学资源与环境学院 31 266 7.0 15.0
2 潭明军 福建农林大学资源与环境学院 1 11 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
农用地
分等
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
《福建农林大学学报(自然科学版)》
双月刊
1671-5470
35-1255/S
大16开
福建省福州市仓山区上下店路15号
1953-01-01
中文
出版文献量(篇)
2891
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30358
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