Improving Land Resource Evaluation Using Fuzzy Neural Network Ensembles

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陆地评估因素经常包含连续 -- ,分离值、名字值的属性。在传统的陆地评估,这些不同属性通常由陆路被分级进范畴的索引资源专家,和评估结果重重地依靠专家的经验。以便克服缺点,我们介绍了没要求 grading 的一个模糊神经网络整体方法评估因素进范畴的索引并且能由直接使用三种属性价值评估土地资源。模糊的背繁殖神经网络(BPNN ) ,一个模糊光线的基础函数神经网络(RBFNN ) ,一个模糊 BPNN 整体,和一个模糊 RBFNN 整体被用来在广东评估土地资源省。由使用模糊 BPNN 整体和模糊 RBFNN 整
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