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基于人工神经网络的土壤养分肥力等级评价方法
被引:28
作者
:
杨国栋
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
山西大学环境与资源学院
杨国栋
王肖娟
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
山西大学环境与资源学院
王肖娟
机构
:
[1]
山西大学环境与资源学院
[2]
山西省运城市环境保护局
来源
:
土壤通报
|
2005年
/ 01期
关键词
:
肥力等级;
BP人工神经网络;
评价方法;
D O I
:
10.19336/j.cnki.trtb.2005.01.009
中图分类号
:
S158 [土壤肥力(土壤肥沃性)];
学科分类号
:
摘要
:
土壤养分肥力等级是土壤特性的综合反映,也是揭示土壤条件动态的最敏感的指标。对它的评价涉及多个指标,很难用常规方法进行。人工神经网络由于有大规模并行处理、分布式存储、自适应性、容错性等特点,可以解决复杂的非线性高维同题,本研究拟采用建立的土壤养分肥力等级BP神经网络评价模型,对山西省大同地区的土壤养分肥力等级进行评价。
引用
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页码:30 / 33
页数:4
相关论文
共 2 条
[1]
高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型
论文数:
引用数:
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机构:
杨国栋
贾成前
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0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
山西大学环境科学系
贾成前
[J].
系统工程理论与实践,
2002,
(04)
: 119
-
124
[2]
人工神经元网络及其应用.[M].袁曾任编著;.广西科学技术出版社.1999,
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[1]
高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型
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