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模糊神经网络方法

神经网络及模糊逻辑的研究

模糊神经网络方法，近年中对人工神经网络在土地适官性评价中的应用研究取得了一定的成绩。将模糊逻辑R 神经网络结合股个系统进行研究，非称其为模糊神经网络成模糊神经系统。通过神经网路实现的模相系统具有神经网络自学可的功能，可以实现模糊规则的自动提取和模糊隶属消数的自动成，使模柳系统成为自透应的模糊系统。模糊神经网络可以部分成全部地克服股神经网络规则隐于理解的缺点。这种结合将达到以神经网络及模糊逻辑各自的优点弥补对方足的目的，这方面的研究处于探讨阶段，并取得了一些成果。

模糊神经网络模型求属西数和求属度是模糊方法的核心，隶属度用来描述元素对模糊集合的求属程度。在上地道究性评价中，可以用求属度描述因子值对级别的来属程度，在评价统果中，隶属度用以描述地块单元对级别的隶属程度。从一般模糊系统的推理过程不难看出，模糊系统的求属两数集和规则集只能靠经验来确定，很难自动设计和调整。
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