农业机械化发展水平的人工神经网络评价模型

来源 :农业机械学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zx0755

【摘要】

：

根据农业机械化发展水平的评价标准,提出了生成足够多人工神经网络训练样本、检验样本和测试样本的新方法,给出了区分农业机械化发展水平不同程度的分界值,并提出了确定合理B

【作者】

：

楼文高王延政

【机构】

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上海出版印刷高等专科学校教授博士生,上海水产大学机电工程系硕士生

【出处】

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农业机械学报

【发表日期】

：

2003年3期

【关键词】

：

农业机械化发展水平人工神经网络网络评价模型 Agricultural mechanization Artificial neural networks

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根据农业机械化发展水平的评价标准,提出了生成足够多人工神经网络训练样本、检验样本和测试样本的新方法,给出了区分农业机械化发展水平不同程度的分界值,并提出了确定合理BP神经网络结构的原则.通过上述方法得到的神经网络模型具有更好的泛化能力,且不受网络初始权值的影响.运用训练后的神经网络评价模型对河南省1994年农业机械化发展水平的评价结果表明:与灰色-概率评估模型相比,本文建立的BP评价模型具有更好的客观性、通用性、实用性和容错性.

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