Przydatność różnych typów sieci neuronowych w klasyfikacji gleb

Zaprezentowano zastosowanie trzech algorytmów sieci neuronowych do klasyfikowania gleb na podstawie cech możliwych do interpretacji z dostępnej, analogowej dokumentacji kartograficznej. Spośród przebadanych algorytmów najlepsze wyniki klasyfikacji dają sieci typu MLP oraz probabilistyczne (PNN). Połączenie wyników działania sieci PNN oraz SOM pozwala na pogłębioną analizę zależności klasyfikacyjnych w obszarze opracowania, polegającą między innymi na zobrazowaniu rozmytych relacji między poszczególnymi kompleksami w terenie

The application of three neural networks algorithm in task soils classification, on the basis of features obtained from analog cartographic documentation, is presented. The MLP (Multi-Layer Perceptron) type net and PNN (Probabilistic Neural Network) give the best classification results among examined algorithms. The PNN and SOM (Self-Organizing Map) combination of net operational results gives more deep classification relations within sphere this study, based among others on fuzzy relationships visualization between complexes in analyzed area