基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价 - 王江思 - 图文(4)

　第２期王江思等：基于ＳＰＳＳ和ＧＩＳ的ＢＰ神经网络农用地适宜性评价

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干扰。

）（聚类分析基础上选择典型样本克服了主观性２选择Ｂ主观性确定因子之间权重的缺点。Ｐ训练样本、（）运用主成分分析中的贡献率调整Ｂ３Ｐ训练初始模型的初始权值克服了ＢＰ算法学习速率慢，权值随机生成的缺点，同时可以事先让模型对不同因子自检的重要性关系有记忆。

（）运用Ｂ４Ｐ模型评价农用地适宜性又可避免聚类分析噪音影响带来的评价误差。参考文献：

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ｔｉｏｎｆｏｒｂａｒｌｅｂｕｓｉｎＧＩＳｉｎＤａｍｈａｎＮｏｒｔｈｅａｓｔｏｆＩｌａｉｎ（　　　　　　　－ｙｙｇｇｐ　　　）［］，ｒａｎＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＩｎｄｉａｎＳｏｃｉｅｔｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎ　　　　　　ｙｇ　（）：２０１０，３８１１４３１５１．－［］，６ｏｋａｒｒａｍ　Ｍ，ＡｓｋａｒｉＭ　ＳＭｏｅｚｉＡ　Ａ．Ｌａｎｄｓｕｉｔａｂｉｌｉｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｍ　　　ｙ　

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