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1人工神经网络在冻土水盐空间变异与条件模拟中的应用比较显示文摘该文利用人工神经网络的BP模型建立了具有类似普通Kriging(OK)法和条件模拟(CS)运算目标的人工神经Kriging(NK)方法,在黄河河套平原进行了耕地和盐荒地初冻期、最大冻深期和融通期土壤水盐时空变异性的模拟和估值,通过NK法与OK法、CS法模拟、估值、检验结果及3种方法的理论变异函数、统计参数与实验变异函数的对比,结果表明NK法在消除滑动平均影响方面优于OK法,并以类似于CS法的空间变异性进行模拟,而且NK法有自身独特的优点,它不需要协方差函数的估计和变异函数的推求,对于含有一定特异值和一维到三维空间的扩展有更强的适应性,是对空间变异性应用研究方法的一种补充,同时拓宽了ANN的应用领域,具学科融合的优势。屈忠义 陈亚新 杨靖宇 2007农业工程学报2007,23,7:12
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