模糊神經網路方法

模糊神經網路方法，近年中對人工神經網路在土地適官性評價中的套用研究取得了一定的成績。將模糊邏輯R 神經網路結合股個系統進行研究，非稱其為模糊神經網路成模糊神經系統。通過神經網路實現的模相系統具有神經網路自學可的功能，可以實現模糊規則的自動提取和模糊隸屬消數的自動成，使模柳系統成為自透應的模糊系統。模糊神經網路可以部分成全部地克服股神經網路規則隱於理解的缺點。這種結合將達到以神經網路及模糊邏輯各自的優點彌補對方足的目的，這方面的研究處於探討階段，並取得了一些成果。

模糊神經網路模型求屬西數和求屬度是模糊方法的核心，隸屬度用來描述元素對模糊集合的求屬程度。在上地道究性評價中，可以用求屬度描述因子值對級別的來屬程度，在評價統果中，隸屬度用以描述地塊單元對級別的隸屬程度。從一般模糊系統的推理過程不難看出，模糊系統的求屬兩數集和規則集只能靠經驗來確定，很難自動設計和調整。