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为了提高土壤遥感图象分类精度，把径向基函数（Radial Rasis Function，RBF）神经网络应用到遥感土壤分类系统，并基于MATLAB平台仿真模拟。仿真结果表明，经过训练的RBF神经网络可有效识别土壤特征，实现自动土壤分类。
基于RBF神经网络的土壤分类设计
【摘 要】
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为了提高土壤遥感图象分类精度，把径向基函数（Radial Rasis Function，RBF）神经网络应用到遥感土壤分类系统，并基于MATLAB平台仿真模拟。仿真结果表明，经过训练的RBF神经网络可有效
【机 构】
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山东理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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安徽农业科学
【发表日期】
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2009年13期
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