- Tytuł:
-
Przydatność różnych typów sieci neuronowych w klasyfikacji gleb
Application of different types of the neural networks in soils classification - Autorzy:
- Gruszczyński, S.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/269264.pdf
- Data publikacji:
- 2006
- Wydawca:
- Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
- Tematy:
-
sieci neuronowe
klasyfikacja gleb
neural network
soils classification - Opis:
-
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 - Źródło:
-
Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie; 2006, 11, 1; 13-25
1426-2908 - Pojawia się w:
- Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł