【摘 要】
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针对土地利用数据库更新规则复杂、不同更新类型与更新规则自动匹配困难等问题,该文提出并构建了一种基于多层感知器神经网络的土地利用要素自适应更新模型。该模型将土地利
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院,江苏师范大学城市与环境学院
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针对土地利用数据库更新规则复杂、不同更新类型与更新规则自动匹配困难等问题,该文提出并构建了一种基于多层感知器神经网络的土地利用要素自适应更新模型。该模型将土地利用要素的每个变更类型判断及更新行为判断过程均设计成一个神经元,同类神经元组织成一个网络层,所有网络层采用全连接方式构成一个多层感知更新策略判断模型。该模型可以自动完成变更类型与更新规则的正确快速匹配,且可根据更新规则的变化,灵活改变知识库并产生新的推理机。试验表明：该模型明显减少了人工交互环节,综合更新效率较各基地软件可以提高30%左右,一次性更新
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