基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型

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摘要：根据土壤质量定量评价指标分级体系生成足够多代表性好的神以网络训练和检验用的样本.建立神经网络模型时,利用删减或扩张准则确定神经网络最佳拓扑结构,避免"过拟合"现象,利用检验样本监控在训练过程中不发生"过学习"现象,使建立的土壤质量的综合评价与预测模型具有较好的泛化能力和预测能力.对三江平原地区主要耕作土壤质量的综合评价与预测结果表明,神经网络方法能较好地应用于土壤质量综合评价与预测,比加权综合指数法能更精细地评价与预测土壤的变化趋.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95764A/200201/5976043.html

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关键词：人工神经网络 综合评价 人工神经 预测模型 神经网络 人工神经网络方法 土壤质量 评价指标 综合评价与预测模型 三江平原