Przydatność różnych typów sieci neuronowych w klasyfikacji gleb

Abstract

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. 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.