基于自组织特征映射神经网络的土壤分类

被引:6
作者
张彦成
段禅伦
机构
[1] 内蒙古大学计算机学院
关键词
土壤分类; 自组织特征映射; 人工神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
S155 [土壤分类学、土壤类型]; TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
0903 ; 090301 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
人工神经网络中的自组织特征映射网络具有较强的聚类功能,将自组织特征映射神经网络模型应用于土壤分类,提取影响土壤分类的七个理化因子,根据19个土壤样本建立神经网络,最后验证10个土壤样本的分类结果是否正确。分析结果表明,这种方法是十分有效和方便的。同时,本文对分类结果进行分析和讨论,指出利用该模型强大的学习功能及很好的自适应性、自组织性和鲁棒性可以为土壤分类提供一种快速、准确的信息处理手段。
引用
收藏
页码:113 / 115
页数:3
相关论文
共 5 条
[1]  
人工神经网络原理及仿真实例.[M].高隽编著;.机械工业出版社.2003,
[2]  
神经网络设计.[M].(美)MartinT.Hagan等著;.机械工业出版社.2002,
[3]   自组织特征人工神经网络在庞泉沟自然保护区植物群落分类中的应用 [J].
张金屯 ;
杨洪晓 .
生态学报, 2007, (03) :1005-1010
[4]   基于SOFM神经网络的砂土液化评价 [J].
赵胜利 ;
赵红英 ;
刘燕 .
华中科技大学学报(城市科学版), 2005, (02) :23-26
[5]   SOM网络在福建省城市职能分类中的应用 [J].
吴聘奇 ;
黄民生 .
经济地理, 2005, (01) :68-70+83