[1]胡永进,张鸣峰.基于SOM神经网络模型的耕地利用集约度分区研究——以湖北省为例[J].江苏农业科学,2013,41(11):391-394.
　Hu Yongjin,et al.Zoning intensive utilization of cultivated land based on SOM neural networks—Taking Hubei Province as an example[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(11):391-394.
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基于SOM神经网络模型的耕地利用集约度分区研究——以湖北省为例()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第41卷
期数:
2013年11期
页码:
391-394
栏目:
资源与环境
出版日期:
2013-11-25

文章信息/Info

Title:
Zoning intensive utilization of cultivated land based on SOM neural networks—Taking Hubei Province as an example
作者:
胡永进;  张鸣峰
江苏农林职业技术学院，江苏句容 212400
Author(s):
Hu Yongjin; et al
关键词:
耕地; 集约度; 分区; SOM神经网络; 湖北省
Keywords:
-
分类号:
A
DOI:
-
文献标志码:
F301.2
摘要:
耕地利用集约度提升是快速城镇化时期保障粮食安全的重要途径，耕地利用集约程度的区域差异要求开展耕地利用集约度分区以实现耕地利用的分区管理。以湖北省为例，从投入强度、利用程度和利用效率3个方面构建耕地利用集约度分区指标体系，采用SOM神经网络模型开展湖北省耕地利用集约度分区。结果表明：(1)SOM神经网络模型具有自组织学习能力，可以进行无导师聚类，可以用来进行耕地利用集约度分区，分区效果好。(2)湖北省耕地利用集约程度存在明显的区域差异，耕地利用集约程度高的地区主要集中于江汉平原腹地，位于湖北省西部地区的主要
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2013-07-31
基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金(编号：10YJC790121)；湖北省自然科学基金(编号：2010CDB05101)；江苏省农林职业技术学院科技项目(编号：2012kj005)。
作者简介：胡永进(1975—)，女，江苏海安人，硕士，讲师，主要研究方向为土地规划、园林测量。E-mail：fairyjin@163.com。
更新日期/Last Update: 2013-11-25