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将计算智能理论引入土地评价领域,构建了一个全新的土地适宜性评价模型。首先基于模糊逻辑和人工神经网络构造了一个模糊神经网络模型,然后采用改进的遗传算法进行训练,能够快速收敛到最优解,对初始的规则库进行修正,形成了一个自学习、自适应的评价系统。
基于计算智能的土地适宜性评价模型
【摘 要】
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将计算智能理论引入土地评价领域,构建了一个全新的土地适宜性评价模型。首先基于模糊逻辑和人工神经网络构造了一个模糊神经网络模型,然后采用改进的遗传算法进行训练,能够快速收敛到最优解,对初始的规则库进行修正,形成了一个自学习、自适应的评价系统。
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院
【出 处】
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武汉大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2005年04期
【基金项目】
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中国科学院资助项目，教育部留学回国人员科研启动基金，教育部跨世纪优秀人才培养计划
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