【摘 要】
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在常规耕地分等的方法中由于人为因素会干扰评价因子的权重及BP神经网络模型自身优化过程中容易陷入局部极小值的情况，通过遗传算法全局搜索最优权值的能力对BP神经网络进行优
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在常规耕地分等的方法中由于人为因素会干扰评价因子的权重及BP神经网络模型自身优化过程中容易陷入局部极小值的情况，通过遗传算法全局搜索最优权值的能力对BP神经网络进行优化，建立耕地自然质量计算的遗传算法优化的BP神经网络模型（GA-BP网络模型）。以黑龙江省绥化市明水县进行实证研究，结果证明，GA-BP网络模型能有效地避免常规方法评价因子确定权重时的人为干扰，同时具有较高的优化效率及泛化能力，能够更加快速智能地计算耕地的自然质量分，从而确定耕地的自然等别，应用效果相对较好。
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