基于SFAM神经网络集成的土地评价

• 作者: 杨敬锋 胡月明 薛月菊 陈强
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 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
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 184-188
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|S29
• 字数: 4120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2008.03.037

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡月明	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	208	3069	29.0	46.0
2	薛月菊	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	38	416	12.0	19.0
3	杨敬锋	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	23	196	7.0	13.0
4	陈强	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	17	225	9.0	14.0