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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.
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
【摘 要】
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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
【机 构】
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福建农林大学资源与环境学院
【出 处】
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福建农林大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2004年4期
【基金项目】
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福建省教育厅科研项目
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