【摘 要】
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文章首先分析了传统的土地适宜性评价方法存在的缺点和不足,然后着重讨论了人工神经网络方法在土地适宜性评价中应用的可行性、网络模型结构、学习算法和模型改进措施等.文章
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文章首先分析了传统的土地适宜性评价方法存在的缺点和不足,然后着重讨论了人工神经网络方法在土地适宜性评价中应用的可行性、网络模型结构、学习算法和模型改进措施等.文章还对模糊综合评判在土地适宜性评价中的应用进行了探讨,并对神经网络和模糊综合评判在理论、方法、过程等方面进行了对比.人工神经网络的自学习功能使土地适宜性评价克服了传统方法对经验知识的依赖性,降低了人为影响.而包括模糊综合评判在内的传统方法则需要首先制定因子指标体系和确定各因子权重.文章以海南省琼海市为实例研究了土地适宜性评价的神经网络模型和模糊综合评判模型的应用,并对评价结果进行了比较分析.该文还对神经网络的软件实现、土地适宜性评价所用到的叠置分析算法程序等作了介绍.文章最后进行了总结,并对神经网络方法的发展及其与模糊逻辑的结合做了分析和展望.
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