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本文将模糊逻辑和神经网络相结合,建立了土地适宜性评价的两种模糊神经网络模型：基于 BP 子网的模糊神经网络模型和基于模糊综合评判思想的模糊神经网络模型,并分别基于 BP 算法和遗传算法推导了模型的训练算法。以海南省琼海市土地适宜性评价为实例针对模型的收敛性能、准确性和适用条件等进行了应用分析。结果表明,这两个模型都能够基于样本对初始规则进行修正,从而得出更为客观的评价结果。两种模型在适用条件上具有互补性特征,在不同条件下通过正确选用模型可以较好的满足土地适宜性评价的要求。