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基于概率神经网络的广东省土地资源评价 总被引:8,自引:0,他引:8
用概率神经网络的方法,以广东省土地资源为对象进行了土地资源评价的研究,并与BP网络的评价结果作了比较,结果表明,用概率神经网络进行评价的结果比BP网络的评价结果更加准确,更加切合实际情况,一定程度上避免了人为因素的干扰,提高了土地资源评价的准确性. 相似文献
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以广东省第二次土壤普查成果资料为主要数据源,选取贝叶斯决策、BP神经网络、概率神经网络、聚类等分类方法分别对数据源进行分类;并且,笔者为了充分利用有监督学习分类准确率高和无监督学习无需标定的学习样本的优点,提出了基于监督--非监督的聚类算法,然后对上述五种方法的评价结果作了比较分析;实验表明文章提出的基于监督--非监督聚类方法只利用少量的有标定学习样本,即可得到较高的分类准确率,特别在少量样本时,该方法能得到比贝叶斯决策方法、BP神经网络和概率神经网络等监督学习方法更好的土地评价结果;在实际应用中,可以尝试结合监督和非监督学习的方法,实现分类正确率和获取大量有类标签的样本之间的折中。 相似文献
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集约化家禽养殖无线传感器网络监测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对集约化家禽养殖过程中禽舍环境监测效率低、灵活性差等问题,本研究构建了基于无线传感器网络技术的远程禽舍环境监测系统.设计并研制了以监测禽舍环境温湿度、氨气浓度为目的的传感器节点和路由节点,以数据远程传输为目的的GPRS网络网关节点;节点软件使用C语言编程,根据实际需求编写了无线路由协议及应用程序.该系统实现了禽舍环境信息远程在线监测,解决了集约化家禽养殖过程中环境信息信息化、网络化所存在的问题,为保障集约化家禽养殖的生产安全提供了一种新的手段. 相似文献
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在乡镇尺度厘清商品粮生产基地的撂荒耕地问题,对耕地保护和粮食安全具有重要意义。基于国产GF-1号遥感影像,耦合撂荒耕地的影响因子及影像波谱信息,以撂荒耕地问题较为突出的四川省武胜县为案例区域,探索应用MaxEnt模型提取常年性、季节性撂荒耕地信息的潜力,揭示撂荒耕地时空分异规律及其影响因素。结果表明,MaxEnt模型识别撂荒耕地的受试者工作特征曲线下面积(AUC)值均大于0.9,混淆矩阵总精度大于80%,季节性撂荒耕地面积与统计年鉴的相对误差不超过10%。受高程影响,常年性撂荒耕地主要集中分布于海拔超过300 m的丘陵山区,少数零星分散于嘉陵江两岸地势低缓的地区;季节性撂荒耕地各镇均普遍分布,局部呈片状分布特征。在2015—2018年研究时段内,常年性、季节性撂荒耕地面积和撂荒耕地总面积均保持平稳态势。研究认为,MaxEnt模型在提取撂荒耕地信息方面具有较大的应用潜力和优势;常年性与季节性撂荒耕地具有不同的空间分异特征,前者归因于海拔、交通及灌溉条件,后者归因于海拔、耕作半径和灌溉条件。研究丰富了基于遥感影像提取撂荒耕地信息的方法,增强了撂荒耕地时空分异特征与归因的认知,为乡村耕地合理利用与管理的实践提供理论支撑。 相似文献
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