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摘要:
为了明确土地评价中所训练神经网络的含义,使土地评价工作者可轻松地理解、判断所得到土地评价模型的正确性和合理性,提出从神经网络中抽取土地评价模糊规则的方法.现有的大多数从神经网络中提取方法,神经网络的输入属性要么局限于连续的,要么只适应于离散的,而土地评价因子往往既包含连续的又包含离散的、标称的,该文首先提出了一种输入属性值适应于这三种类型数据的模糊神经网络建立方法,进而给出一种从建立的神经网络中抽取其中较主要模糊规则的算法.试验表明,所提出的土地评价方法,可直接从样本中学习评价规律,使土地评价工作者易于理解,当出现抽取的规则与实际情况不吻合时,可重新训练神经网络和抽取规则,所得到的评价结果比BP网络的评价结果更准确,从而提高了土地评价的准确性.
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文献信息
篇名 从神经网络中抽取土地评价模糊规则
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 神经网络 土地评价 模糊规则抽取 输入属性
年,卷(期) 2005,(12) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 93-97
页数 5页 分类号 TP183|S159
字数 4494字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-6819.2005.12.020
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 陈飞香 华南农业大学信息学院 22 197 7.0 13.0
2 胡月明 华南农业大学信息学院 208 3069 29.0 46.0
3 包世泰 华南农业大学信息学院 19 339 12.0 18.0
4 薛月菊 华南农业大学信息学院 38 416 12.0 19.0
5 李波 香港科技大学计算机系 6 52 4.0 6.0
6 谢健文 华南农业大学信息学院 6 70 5.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
土地评价
模糊规则抽取
输入属性
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
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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