【摘 要】
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在BP神经网络的基础上，针对其网络结构中连接权重和阈值难以赋值的问题，引入细菌算法（BFA），寻找连接权重和阈值的最优值，构建了土壤肥力等级的BFA—BP神经网络评价模型。以吉林省黑
【机 构】
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中国矿业大学（北京）土地复垦与生态重建研究所
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划(编号:NCET-12-0964)
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在BP神经网络的基础上，针对其网络结构中连接权重和阈值难以赋值的问题，引入细菌算法（BFA），寻找连接权重和阈值的最优值，构建了土壤肥力等级的BFA—BP神经网络评价模型。以吉林省黑土为例，选取土壤的养分指标（有机质、全氮、速效磷、速效钾）、环境指标（阳离子交换量、酸碱度、容重、黏粒）和结构性指标（水稳性团聚体、分散率）作为评价指标，应用该模型进行土壤肥力等级评价，并与可拓物元法的评价结果进行比较，表明该模型在土壤肥力评价中适用且更准确反映了土壤综合特性。
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